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課程簡介
醫療保健領域的邊緣人工智慧介紹
- 邊緣AI概述及其在醫療保健中的重要性。
- 實施邊緣AI在醫療保健中的主要優勢與挑戰。
- 醫療保健邊緣AI的當前趨勢與創新。
- 實際應用案例研究。
可穿戴設備與邊緣AI
- 可穿戴健康設備介紹及其功能。
- 開發用於可穿戴健康監測的AI模型。
- 可穿戴設備上的數據收集與處理。
- 實例與案例研究。
診斷工具與邊緣AI
- 利用邊緣AI進行診斷影像與分析。
- 在診斷設備中實施AI模型。
- 透過邊緣AI提升診斷準確性與效率。
- 邊緣AI在診斷中的案例研究。
患者監控系統
- 設計基於邊緣AI的即時患者監控系統。
- 患者監控中的數據管理與處理。
- 將邊緣AI整合至醫療保健物聯網設備。
- 實作應用與案例研究。
開發醫療保健應用程序的AI模型
- 相關機器學習和深度學習模型概述。
- 針對邊端部署訓練並優化模型。
- 醫療保健邊緣AI的框架與工具（例如TensorFlow Lite、OpenVINO等）。
- 醫療保健環境中的模型驗證與評估。
在醫療保健中部署邊緣AI解決方案
- 在邊端設備上部署AI模型的步驟。
- 邊端設備上的即時數據處理與推論。
- 監控和管理已部署的醫療保健AI模型。
- 實際部署示例和案例研究。
道德與監管考量
- 確保醫療保健邊緣AI中的數據隱私與安全。
- 解決醫療保健AI模型中的偏見與公平性問題。
- 符合醫療保健法規和標準（如HIPAA、GDPR等）。
- 醫療保健中負責任部署AI的最佳實踐。
性能評估與優化
- 評估邊端設備上模型性能的技術。
- 用於即時監控和除錯的工具。
- 優化醫療保健中AI模型性能的策略。
- 應對延遲、可靠性和可擴展性挑戰。
創新應用案例與實踐
- 醫療保健中邊緣AI的高階應用。
- 遠程醫療、個人化醫學等的深入案例研究。
- 成功故事和經驗教訓。
- 醫療保健邊緣AI的未來趨勢與機遇。
實作專案與練習
- 開發適用於醫療保健的全面性Edge AI應用程式。
- 真實世界專案與情境模擬。
- 協作小組練習。
- 專案報告與反饋。
總結與下一步
最低要求
- 對人工智慧與機器學習概念有一定理解。
- 具備編程語言使用經驗（推薦Python）。
- 熟悉醫療保健技術及系統。
受眾
- 醫療保健專業人員。
- 生物醫學工程師。
- AI開發者。
14 小時
