Schulungsübersicht
Einführung in Edge AI im Gesundheitswesen
- Überblick über Edge AI und ihre Bedeutung für das Gesundheitswesen
- Wichtige Vorteile und Herausforderungen bei der Implementierung von Edge AI im medizinischen Bereich
- Aktuelle Trends und Innovationen im Zusammenhang mit Edge AI in der Gesundheitsversorgung
- Reale Anwendungsbeispiele sowie Fallstudien
Wearables und Edge AI
- Grundlagen zu Gesundheits-Wearables sowie deren Funktionen
- Entwicklung von KI-Modellen für die Überwachung der Gesundheit mittels Wearables
- Datenerfassung und -verarbeitung auf tragbaren Geräten
- Praktische Beispiele sowie Fallstudien
Diagnosewerkzeuge und Edge AI
- Einsatz von Edge AI zur Bildgebung und Analyse in der Medizin
- Integration von KI-Modellen in diagnostische Geräte
- Verbesserung der Diagnosegenauigkeit sowie Effizienz durch Edge AI
- Fallstudien zu Edge-AI-Anwendungen in der Diagnostik
Patientenüberwachungssysteme
- Konzeption von Echtzeit-Überwachungssystemen für Patienten unter Nutzung von Edge AI
- Datenverwaltung und -bearbeitung im Rahmen der Patientenüberwachung
- Integration von Edge AI mit IoT-Geräten im Gesundheitssektor
- Praktische Umsetzungsbeispiele sowie Fallstudien
Entwicklung von KI-Modellen für medizinische Anwendungen
- Übersicht über relevante Modelle des maschinellen sowie des tiefen Lernens
- Training und Optimierung von Modellen für den Einsatz auf Edge-Geräten
- Werkzeuge und Frameworks zur Entwicklung von Edge-AI-Lösungen im Gesundheitswesen (z. B. TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Validierung und Bewertung der Modelle in medizinischen Kontexten
Implementierung von Edge-AI-Lösungen im Gesundheitswesen
- Schritte zur Integration von KI-Modellen auf medizinischen Edge-Geräten
- Echtzeit-Datenverarbeitung und Inferenz auf Edge-Geräten
- Überwachung sowie Verwaltung eingesetzter KI-Modelle im medizinischen Umfeld
- Praktische Implementierungsbeispiele und Fallstudien
Ethische sowie rechtliche Aspekte
- Datenschutz und Sicherheit bei der Verwendung von Edge AI im Gesundheitswesen
- Vermeidung von Vorurteilen sowie Gewährleistung von Fairness in KI-Modellen für die Medizin
- Einhaltung rechtlicher Vorschriften und Standards im Gesundheitswesen (z. B. HIPAA, GDPR)
- Richtlinien für eine verantwortungsvolle Einsetzung von KI in der Gesundheitsversorgung
Leistungsbewertung und Optimierung
- Methoden zur Bewertung der Modellleistung auf Edge-Geräten im medizinischen Bereich
- Tools zur Echtzeit-Überwachung und Fehlerbehebung
- Strategien zur Optimierung der Modellleistung im Gesundheitssektor
- Lösungsansätze zu Problemen wie Verzögerungen, Zuverlässigkeit sowie Skalierbarkeit
Innovative Anwendungsbereiche und Einsatzmöglichkeiten
- Fortgeschrittene Anwendungen von Edge AI im Gesundheitswesen
- Detaillierte Fallstudien zu Telemedizin, individualisierten Behandlungsansätzen u. a.
- Erfolgsgeschichten sowie daraus gewonnene Erkenntnisse
- Zukünftige Entwicklungen und Chancen im Bereich Edge AI für das Gesundheitswesen
Praktische Projekte und Übungen
- Entwicklung einer umfassenden Edge-AI-Anwendung für den medizinischen Bereich
- Reale Szenarien und Projekte zur Anwendungspraxis
- Gruppenarbeiten unter kollektiver Leitung
- Präsentation der Projekte sowie Feedback-Verteilung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über KI und maschinelles Lernen
- Erfahrung mit Programmiersprachen (Python wird empfohlen)
- Vertrautheit mit Gesundheits-Technologien und -Systemen
Zielgruppe
- Medizinisches Fachpersonal
- Biomedical Engineers
- KI-Entwickler
Erfahrungsberichte (2)
Fertigkeiten und Projekte in Claude, eine Vielzahl von Werkzeugen für unterschiedliche Zwecke
Agnieszka Czypionka
Kurs - Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care
Maschinelle Übersetzung
Umfassende Informationen zum Hintergrund; wie man eine Prompt-Anfrage formuliert.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Kurs - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Maschinelle Übersetzung