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Duración 21 horas
Temario del curso
Fundamentos de TinyML en salud
- Características de los sistemas TinyML
- Restricciones y requisitos específicos de la salud
- Visión general de las arquitecturas de IA wearable
Adquisición y preprocesamiento de biosignales
- Trabajo con sensores fisiológicos
- Técnicas de reducción de ruido y filtrado
- Extracción de características para series temporales médicas
Desarrollo de modelos de TinyML para wearables
- Selección de algoritmos para datos fisiológicos
- Entrenamiento de modelos para entornos restringidos
- Evaluación del rendimiento en conjuntos de datos de salud
Implementación 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, confiabilidad y cumplimiento
- Consideraciones regulatorias para wearables con IA
- Garantizar la robustez y la usabilidad clínica
- Mecanismos de seguridad y manejo de errores
Casos de estudio y aplicaciones en salud
- Sistemas de monitoreo cardíaco wearable
- Reconocimiento de actividad en rehabilitación
- Seguimiento continuo de glucosa y biométricos
Direcciones futuras en TinyML médico
- Enfoques de fusión de múltiples sensores
- Analítica de salud personalizada
- Chips de IA de bajo consumo de próxima generación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático
- Experiencia con dispositivos embebidos o biomédicos
- Familiaridad con el desarrollo en Python o C
Audiencia
- 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