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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