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Temario del curso

Introducción al Edge AI en la salud

  • Visión general del Edge AI y su relevancia en el sector salud
  • Beneficios clave y desafíos de implementar Edge AI en la atención médica
  • Tendencias actuales e innovaciones en Edge AI para la salud
  • Aplicaciones del mundo real 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 la salud en dispositivos portátiles
  • Recopilación y procesamiento de datos en dispositivos portátiles
  • Ejemplos prácticos y estudios de caso

Herramientas de diagnóstico y Edge AI

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

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 de salud

  • Visión general de modelos relevantes de aprendizaje automático y profundo (deep learning)
  • Entrenamiento y optimización de modelos para su despliegue en el borde (edge)
  • Herramientas y frameworks para Edge AI en salud (TensorFlow Lite, OpenVINO, etc.)
  • Validación y evaluación de modelos en entornos de atención médica

Despliegue de soluciones de Edge AI en la salud

  • 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 desplegados en el sector salud
  • Ejemplos prácticos de despliegue y estudios de caso

Consideraciones éticas y regulatorias

  • Garantizar la privacidad y seguridad de los datos en Edge AI para la salud
  • Abordar el sesgo y la equidad en los modelos de IA para la salud
  • Cumplimiento con las regulaciones y estándares del sector salud (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 de salud
  • Herramientas para el monitoreo en tiempo real y la depuración (debugging)
  • Estrategias para optimizar el rendimiento de modelos de IA en el sector salud
  • Abordar desafíos relacionados con la latencia, confiabilidad y escalabilidad

Casos de uso innovadores y aplicaciones

  • Aplicaciones avanzadas de Edge AI en el sector salud
  • Análisis profundos de casos de estudio 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 el sector salud
  • Proyectos y escenarios del mundo real
  • Ejercicios colaborativos en grupo
  • Presentación de proyectos y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de IA y aprendizaje automático (machine learning)
  • 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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