Temario del curso
Introducción a Edge AI en la Atención Médica
- Visión general de Edge AI y su importancia en el sector salud.
- Principales beneficios y desafíos de implementar Edge AI en la atención médica.
- 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 monitoreo de la salud en dispositivos vestibles.
- 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 y análisis diagnóstico.
- 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 el ámbito 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
- Visión general de modelos relevantes de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Entrenamiento y optimización de modelos para su despliegue en el borde (edge).
- Herramientas y marcos de trabajo para Edge AI en salud (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.).
- Validación y evaluación de modelos en entornos sanitarios.
Despliegue de Soluciones Edge AI en la Atención Médica
- Pasos para desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos de salud.
- Procesamiento e inferencia de datos en tiempo real en dispositivos periféricos.
- Monitoreo y gestión de modelos de IA sanitaria desplegados.
- Ejemplos prácticos de despliegue y estudios de caso.
Consideraciones Éticas y Regulatorias
- Garantización de la privacidad y seguridad de los datos en Edge AI sanitario.
- Abordaje del 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 la atención médica.
Evaluación del Rendimiento y Optimización
- Técnicas para evaluar el rendimiento de los modelos en dispositivos periféricos sanitarios.
- Herramientas para monitoreo y depuración en tiempo real.
- Estrategias para optimizar el rendimiento de los modelos de IA en el ámbito sanitario.
- Abordaje de desafíos relacionados con la latencia, confiabilidad y escalabilidad.
Casos de Uso Innovadores y Aplicaciones
- Aplicaciones avanzadas de Edge AI en la atención médica.
- Análisis detallado de casos en telemedicina, medicina personalizada y más.
- Historias de éxito y lecciones aprendidas.
- Tendencias futuras y oportunidades en Edge AI para la salud.
Proyectos Prácticos y Ejercicios
- Desarrollo de una aplicación integral de Edge AI para la atención médica.
- Proyectos y escenarios del mundo real.
- Ejercicios grupales colaborativos.
- Presentaciones de proyectos y retroalimentación.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia con lenguajes de programación (se recomienda Python).
- Familiaridad con tecnologías y sistemas de atención médica.
Audiencia 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