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Schulungsübersicht

Grundlagen von TinyML im Gesundheitswesen

  • Merkmale von TinyML-Systemen
  • Branchenübergreifende Einschränkungen und Anforderungen im Gesundheitswesen
  • Überblick über KI-Architekturen für Wearables

Erfassung und Vorverarbeitung von Biosignalen

  • Arbeit mit physiologischen Sensoren
  • Techniken zur Rauschunterdrückung und Filterung
  • Merkmalsextraktion für medizinische Zeitreihen

Entwicklung von TinyML-Modellen für Wearables

  • Auswahl von Algorithmen für physiologische Daten
  • Training von Modellen in ressourcenbeschränkten Umgebungen
  • Leistungsbewertung an Gesundheitsdatensätzen

Bereitstellung von Modellen auf Wearable-Devices

  • Verwendung von TensorFlow Lite Micro für On-Device-Inferenz
  • Integration von KI-Modellen in medizinische Wearables
  • Testen und Validieren auf eingebetteter Hardware

Optimierung von Energie und Speicher

  • Techniken zur Reduzierung der Rechenlast
  • Optimierung des Datenflusses und des Speicherverbrauchs
  • Ausgewogene Balance zwischen Genauigkeit und Effizienz

Sicherheit, Zuverlässigkeit und Konformität

  • Regulatorische Aspekte für KI-basierte Wearables
  • Sicherstellung der Robustheit und klinischen Nutzbarkeit
  • Fehlersichere Mechanismen und Fehlerbehandlung

Studienfälle und Anwendungen im Gesundheitswesen

  • Wearable-Systeme für die Herzüberwachung
  • Aktivitätserkennung in der Rehabilitation
  • Kontinuierliche Verfolgung von Glukose- und Biometriedaten

Zukunftstrends im medizinischen TinyML

  • Ansätze zur Fusion mehrerer Sensoren
  • Personalisierte Gesundheitsanalysen
  • KI-Chips der nächsten Generation mit geringem Stromverbrauch

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis grundlegender Konzepte des maschinellen Lernens
  • Erfahrung mit eingebetteten Systemen oder biomedizinischen Geräten
  • Vertrautheit mit der Entwicklung in Python oder C

Zielgruppe

  • Gesundheitsfachkräfte
  • Biomedizintechniker
  • KI-Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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