Programa do Curso

Introdução ao Edge AI na Saúde

  • Visão geral do Edge AI e sua importância na saúde
  • Benefícios e desafios da implementação de Edge AI na saúde
  • Tendências atuais e inovações em Edge AI na saúde
  • Aplicações práticas e estudos de caso

Dispositivos Wearables e Edge AI

  • Introdução aos dispositivos de saúde wearables e suas funcionalidades
  • Desenvolvimento de modelos de IA para monitoramento wearable de saúde
  • Coleta e processamento de dados em dispositivos wearables
  • Exemplos práticos e estudos de caso

Ferramentas Diagnósticas e Edge AI

  • Utilização do Edge AI para imagens diagnósticas e análise
  • Implementação de modelos de IA em dispositivos diagnósticos
  • Aumento da precisão e eficiência diagnóstica com Edge AI
  • Estudos de caso do Edge AI em diagnóstico

Sistemas de Monitoramento de Pacientes

  • Projeto de sistemas de monitoramento de pacientes em tempo real com Edge AI
  • Gerenciamento e processamento de dados no monitoramento de pacientes
  • Integração do Edge AI com dispositivos IoT na saúde
  • Implementação prática e estudos de caso

Desenvolvimento de Modelos de IA para Aplicações em Saúde

  • Visão geral de modelos de aprendizado de máquina e deep learning relevantes
  • Treinamento e otimização de modelos para implantação no edge
  • Ferramentas e frameworks para Edge AI na saúde (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Validação e avaliação de modelos em cenários de saúde

Implantação de Soluções de Edge AI na Saúde

  • Etapas para implantar modelos de IA em dispositivos edge na saúde
  • Processamento e inferência de dados em tempo real em dispositivos edge
  • Monitoramento e gerenciamento de modelos de IA implantados na saúde
  • Exemplos práticos de implantação e estudos de caso

Considerações Éticas e Regulatórias

  • Garantia da privacidade e segurança dos dados no Edge AI na saúde
  • Abordagem de viés e equidade em modelos de IA na saúde
  • Conformidade com regulamentações e padrões de saúde (HIPAA, GDPR, etc.)
  • Melhores práticas para implantação responsável de IA na saúde

Avaliação e Otimização do Desempenho

  • Técnicas para avaliar o desempenho dos modelos em dispositivos edge na saúde
  • Ferramentas para monitoramento e depuração em tempo real
  • Estratégias para otimizar o desempenho dos modelos de IA na saúde
  • Abordagem à latência, confiabilidade e desafios de escalabilidade

Casos Inovadores e Aplicações

  • Aplicações avançadas do Edge AI na saúde
  • Estudos de caso detalhados em telemedicina, medicina personalizada e mais
  • Histórias de sucesso e lições aprendidas
  • Tendências futuras e oportunidades no Edge AI na saúde

Projetos Práticos e Exercícios

  • Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de Edge AI para a saúde
  • Projetos e cenários do mundo real
  • Exercícios em grupo colaborativo
  • Apresentações e feedback dos projetos

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de IA e aprendizagem de máquina
  • Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
  • Familiaridade com tecnologias e sistemas de saúde

Público-alvo

  • Profissionais de saúde
  • Engenheiros biomédicos
  • Desenvolvedores de IA
 14 Horas

Próximas Formações Provisórias

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