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Programa do Curso
Introdução ao Edge AI na Saúde
- Visão geral do Edge AI e sua importância na saúde
- Principais benefícios e desafios da implementação de Edge AI na saúde
- Tendências e inovações atuais em Edge AI para a saúde
- Aplicações práticas e estudos de caso no mundo real
Dispositivos Vestíveis e Edge AI
- Introdução a dispositivos vestíveis de saúde e suas funcionalidades
- Desenvolvimento de modelos de IA para monitoramento de saúde em dispositivos vestíveis
- Coleta e processamento de dados em dispositivos vestíveis
- Exemplos práticos e estudos de caso
Ferramentas de Diagnóstico e Edge AI
- Aproveitando o Edge AI para diagnóstico por imagem e análise
- Implementação de modelos de IA em dispositivos de diagnóstico
- Aumento da precisão e eficiência do diagnóstico com Edge AI
- Estudos de caso de Edge AI em diagnósticos
Sistemas de Monitoramento de Pacientes
- Projetando sistemas de monitoramento de pacientes em tempo real com Edge AI
- Gestão e processamento de dados em monitoramento de pacientes
- Integração do Edge AI com dispositivos IoT de saúde
- Implementação prática e estudos de caso
Desenvolvimento de Modelos de IA para Aplicações de Saúde
- Visão geral dos modelos de aprendizado de máquina e deep learning relevantes
- Treinamento e otimização de modelos para implantação em 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 de saúde
- Processamento e inferência de dados em tempo real em dispositivos edge
- Monitoramento e gestão de modelos de IA implantados na saúde
- Exemplos práticos de implantação e estudos de caso
Considerações Éticas e Regulatórias
- Garantir a privacidade e segurança dos dados em Edge AI na saúde
- Abordagem de vieses 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 de saúde
- Ferramentas para monitoramento e depuração em tempo real
- Estratégias para otimizar o desempenho dos modelos de IA na saúde
- Abordagem de desafios de latência, confiabilidade e escalabilidade
Casos de Uso Inovadores e Aplicações
- Aplicações avançadas de Edge AI na saúde
- Estudos de caso detalhados em telemedicina, medicina personalizada e mais
- Histórias de sucesso e lições aprendidas
- Tendências futuras e oportunidades em Edge AI para a saúde
Projetos Práticos e Exercícios
- Desenvolvimento de uma aplicação abrangente de Edge AI para saúde
- Projetos e cenários do mundo real
- Exercícios em grupo colaborativos
- Apresentações de projetos e feedback
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de conceitos de IA e aprendizado de máquina
- Experiência com linguagens de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com tecnologias e sistemas de saúde
Público-Alvo
- Profissionais da saúde
- Engenheiros biomédicos
- Desenvolvedores de IA
14 Horas