Temario del curso

Introducción a Edge AI en la Salud

  • Panorama general de Edge AI y su importancia en la salud
  • Principales beneficios y desafíos de implementar Edge AI en la salud
  • Tendencias actuales e innovaciones en Edge AI sanitario
  • Aplicaciones del mundo real y estudios de caso

Dispositivos Portátiles y Edge AI

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

Herramientas Diagnósticas y Edge AI

  • Aprovechamiento de Edge AI para la imagenología diagnóstica y el análisis
  • Implementación de modelos de IA en dispositivos diagnósticos
  • Mejora de la precisión y eficiencia diagnóstica con Edge AI
  • Estudios de caso de Edge AI en 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 sanitarios
  • Implementación práctica y estudios de caso

Desarrollo de Modelos de IA para Aplicaciones Sanitarias

  • Panorama general de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo relevantes
  • Entrenamiento y optimización de modelos para su despliegue periférico
  • Herramientas y marcos para Edge AI sanitario (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Validación y evaluación de modelos en entornos sanitarios

Despliegue de Soluciones de Edge AI en la Salud

  • Pasos para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos sanitarios
  • Procesamiento y inferencia de datos en tiempo real en dispositivos periféricos
  • Monitoreo y gestión de modelos de IA desplegados en la salud
  • Ejemplos prácticos y estudios de caso de despliegue

Consideraciones Éticas y Regulatorias

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

Evaluación y Optimización del Rendimiento

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

Casos de Uso e Innovaciones Avanzadas

  • Aplicaciones avanzadas de Edge AI en la salud
  • Estudios de caso detallados en telemedicina, medicina personalizada y más
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI sanitario

Proyectos y Ejercicios Prácticos

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

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

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

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por Participante​

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