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Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos del TinyML en el sector salud
- Características de los sistemas TinyML
- Restricciones y requisitos específicos del sector salud
- Visión general de las arquitecturas de IA en dispositivos wearables
Adquisición y preprocesamiento de bioseñales
- Trabajo con sensores fisiológicos
- Técnicas de reducción de ruido y filtrado
- Extracción de características para series temporales médicas
Desarrollo de modelos TinyML para wearables
- Selección de algoritmos para datos fisiológicos
- Entrenamiento de modelos para entornos con recursos limitados
- Evaluación del rendimiento en conjuntos de datos de salud
Despliegue de modelos en dispositivos wearables
- Uso de TensorFlow Lite Micro para inferencia en el dispositivo
- Integración de modelos de IA en wearables médicos
- Pruebas y validación en hardware embebido
Optimización de energía y memoria
- Técnicas para reducir la carga computacional
- Optimización del flujo de datos y el uso de memoria
- Equilibrio entre precisión y eficiencia
Seguridad, fiabilidad y cumplimiento normativo
- Consideraciones regulatorias para wearables habilitados con IA
- Aseguramiento de la robustez y la usabilidad clínica
- Mecanismos de seguridad y manejo de errores
Casos de estudio y aplicaciones en el sector salud
- Sistemas de monitoreo cardíaco con wearables
- Reconocimiento de actividades en rehabilitación
- Seguimiento continuo de glucosa y biometría
Derivadas futuras del TinyML médico
- Enfoques de fusión multisensores
- Análisis de salud personalizado
- Chips de IA de bajo consumo de próxima generación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de conceptos básicos de aprendizaje automático
- Experiencia con dispositivos embebidos o biomédicos
- Familiaridad con el desarrollo en Python o C
Público objetivo
- Profesionales de la salud
- Ingenieros biomédicos
- Desarrolladores de IA
Reseñas (2)
habilidades y proyectos en Claude, una variedad de herramientas para diferentes fines
Agnieszka Czypionka
Curso - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Traducción Automática
Profundidad sobre el contexto de fondo y la formulación de prompts.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Curso - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Traducción Automática