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Temario del curso

Introducción a Edge AI en el Sector Salud

  • Panorama general de Edge AI y su importancia en el sector salud
  • Principales beneficios y desafíos de implementar Edge AI en el sector salud
  • Tendencias actuales e innovaciones en Edge AI para la salud
  • Aplicaciones reales y estudios de caso

Dispositivos Portátiles y Edge AI

  • Introducción a los dispositivos de salud portátiles y sus funcionalidades
  • Desarrollo de modelos de IA para el monitoreo de salud en dispositivos portátiles
  • Recopilación y procesamiento de datos en dispositivos portátiles
  • Ejemplos prácticos y estudios de caso

Herramientas Diagnósticas y Edge AI

  • Aprovechamiento de Edge AI para imágenes diagnósticas y análisis
  • Implementación de modelos de IA en dispositivos diagnósticos
  • Mejora de la precisión y eficiencia del diagnóstico con Edge AI
  • Estudios de caso de Edge AI en el diagnóstico

Sistemas de Monitoreo de Pacientes

  • Diseño de sistemas de monitoreo de pacientes en tiempo real con Edge AI
  • Gestión y procesamiento de datos en el monitoreo de pacientes
  • Integración de Edge AI con dispositivos IoT del sector salud
  • Implementación práctica y estudios de caso

Desarrollo de Modelos de IA para Aplicaciones Sanitarias

  • Panorama general de modelos relevantes de aprendizaje automático y profundo
  • Entrenamiento y optimización de modelos para su implementación en dispositivos de borde
  • Herramientas y marcos de trabajo para Edge AI en salud (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Validación y evaluación de modelos en entornos sanitarios

Implementación de Soluciones de Edge AI en el Sector Salud

  • Pasos para implementar modelos de IA en dispositivos de borde del sector salud
  • Procesamiento de datos y inferencia en tiempo real en dispositivos de borde
  • Monitoreo y gestión de modelos de IA sanitaria implementados
  • Ejemplos prácticos de implementación y estudios de caso

Consideraciones Éticas y Regulatorias

  • Garantizar la privacidad y seguridad de los datos en Edge AI para el sector salud
  • Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA sanitaria
  • Cumplimiento con las regulaciones y estándares sanitarios (HIPAA, GDPR, etc.)
  • Mejores prácticas para el despliegue responsable de IA en el sector salud

Evaluación del Rendimiento y Optimización

  • Técnicas para evaluar el rendimiento del modelo en dispositivos de borde sanitarios
  • Herramientas para monitoreo y depuración en tiempo real
  • Estrategias para optimizar el rendimiento de modelos de IA en el sector salud
  • Abordar desafíos de latencia, fiabilidad y escalabilidad

Casos de Uso Innovadores y Aplicaciones

  • Aplicaciones avanzadas de Edge AI en el sector salud
  • Análisis detallados en telesalud, medicina personalizada y más
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI para el sector salud

Proyectos Prácticos y Ejercicios

  • Desarrollo de una aplicación integral de Edge AI para el sector salud
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios colaborativos en grupo
  • Presentaciones de proyectos y retroalimentación

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con tecnologías y sistemas del sector salud

Público Objetivo

  • Profesionales de la salud
  • Ingenieros biomédicos
  • Desarrolladores de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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