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Schulungsübersicht

Einführung in Edge AI im Gesundheitswesen

  • Überblick über Edge AI und deren Bedeutung im Gesundheitswesen
  • Wesentliche Vorteile und Herausforderungen der Implementierung von Edge AI im Gesundheitswesen
  • Aktuelle Trends und Innovationen im Bereich Health Care Edge AI
  • Praxisnahe Anwendungen und Fallstudien

Wearables und Edge AI

  • Einführung in tragbare Gesundheitsgeräte und deren Funktionalitäten
  • Entwicklung von KI-Modellen für das Wearable Health Monitoring
  • Datenerfassung und Datenverarbeitung auf Wearables
  • Praxisbeispiele und Fallstudien

Diagnosegeräte und Edge AI

  • Nutzung von Edge AI für diagnostische Bildgebung und Analyse
  • Implementierung von KI-Modellen in Diagnosegeräten
  • Verbesserung der Diagnosegenauigkeit und -effizienz mit Edge AI
  • Fallstudien zu Edge AI in der Diagnostik

Patientenüberwachungssysteme

  • Entwurf von Echtzeit-Patientenüberwachungssystemen mit Edge AI
  • Datenmanagement und -verarbeitung in der Patientenüberwachung
  • Integration von Edge AI mit IoT-Geräten im Gesundheitswesen
  • Praktische Implementierung und Fallstudien

Entwicklung von KI-Modellen für Gesundheitsanwendungen

  • Überblick über relevante Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle
  • Training und Optimierung der Modelle für den Edge-Einsatz
  • Tools und Frameworks für Health Care Edge AI (TensorFlow Lite, OpenVINO usw.)
  • Validierung und Bewertung der Modelle in Gesundheitseinrichtungen

Bereitstellen von Edge-AI-Lösungen im Gesundheitswesen

  • Schritte zum Bereitstellen von KI-Modellen auf Edge-Geräten im Gesundheitswesen
  • Echtzeit-Datenverarbeitung und Inferenz auf Edge-Geräten
  • Überwachung und Verwaltung von bereitgestellten KI-Modellen im Gesundheitswesen
  • Praktische Deployment-Beispiele und Fallstudien

Ethische und regulatorische Aspekte

  • Sicherstellung von Datenschutz und Sicherheit bei Health Care Edge AI
  • Adressierung von Bias und Fairness in KI-Modellen für das Gesundheitswesen
  • Einhaltung von Gesundheitsvorschriften und Standards (HIPAA, GDPR usw.)
  • Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Gesundheitswesen

Leistungsbewertung und Optimierung

  • Techniken zur Bewertung der Modellleistung auf Edge-Geräten im Gesundheitswesen
  • Tools für Echtzeit-Monitoring und Debugging
  • Strategien zur Optimierung der KI-Modellleistung im Gesundheitswesen
  • Bewältigung von Latenz-, Zuverlässigkeits- und Skalierbarkeits-Herausforderungen

Innovative Anwendungsfälle und Einsatzmöglichkeiten

  • Fortgeschrittene Anwendungen von Edge AI im Gesundheitswesen
  • Detaillierte Fallstudien zu Telemedizin, personalisierter Medizin und weiteren Bereichen
  • Erfolgsgeschichten und gewonnene Erkenntnisse
  • Zukunftstrends und Chancen im Bereich Health Care Edge AI

Praxisnahe Projekte und Übungen

  • Entwicklung einer umfassenden Edge-AI-Anwendung für das Gesundheitswesen
  • Praxisprojekte und Szenarien
  • Kollaborative Gruppenübungen
  • Projektpräsentationen und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von KI- und Machine-Learning-Konzepten
  • Erfahrung mit Programmiersprachen (Python wird empfohlen)
  • Vertrautheit mit Gesundheitstechnologien und -systemen

Zielgruppe

  • Fachkräfte im Gesundheitswesen
  • Biomedizintechniker:innen
  • KI-Entwickler:innen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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