TinyML im Gesundheitswesen: KI auf Wearable Devices Schulung
TinyML bezeichnet die Integration des maschinellen Lernens in energieeffiziente Wearable- und medizinische Geräte mit begrenzten Ressourcen.
Diese live von einem Dozenten geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Praktiker mit mittleren Kenntnissen, die TinyML-Lösungen für die Überwachung und Diagnose im Gesundheitswesen umsetzen möchten.
Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- TinyML-Modelle für die Echtzeitverarbeitung von Gesundheitsdaten zu entwerfen und bereitzustellen.
- Biosensordaten zu erfassen, vorzuverarbeiten und für KI-gestützte Erkenntnisse zu interpretieren.
- Modelle für Wearable-Devices mit geringem Stromverbrauch und eingeschränktem Speicher zu optimieren.
- Die klinische Relevanz, Zuverlässigkeit und Sicherheit von TinyML-Steuerungen zu bewerten.
Form des Kurses
- Vorträge, unterstützt durch Live-Demonstrationen und interaktive Diskussionen.
- Praktische Übungen mit Daten von Wearable-Devices und TinyML-Frameworks.
- Implementierungsübungen in einer angeleiteten Laborumgebung.
Optionen zur Anpassung des Kurses
- Für maßgeschneiderte Schulungen, die auf spezifische Gesundheitsgeräte oder regulatorische Workflows abgestimmt sind, kontaktieren Sie uns bitte, um das Programm an Ihre Bedürfnisse anzupassen.
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
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
TinyML im Gesundheitswesen: KI auf Wearable Devices Schulung - Buchung
TinyML im Gesundheitswesen: KI auf Wearable Devices Schulung - Anfrage
TinyML im Gesundheitswesen: KI auf Wearable Devices - Beratungsanfrage
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Agentic AI im Gesundheitswesen
14 StundenKI-Agenten für Gesundheitswesen und Diagnostik
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen sowie KI-Entwickler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisniveaus, die KI-basierte Lösungen im Gesundheitsbereich umsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle von KI-Agenten im Gesundheitswesen und bei Diagnosen zu verstehen.
- KI-Modelle für die Analyse medizinischer Bilder sowie prädiktive Diagnosen zu entwickeln.
- KI mit elektronischen Patientenakten (EHR) und klinischen Arbeitsabläufen zu verknüpfen.
- Die Einhaltung gesundheitsrechtlicher Vorgaben sowie ethischer Grundsätze bei KI-Anwendungen sicherzustellen.
KI und AR/VR im Gesundheitswesen
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen mit mittlerem Wissenstand, die KI- und AR/VR-Lösungen für medizinische Ausbildung, chirurgische Simulationen sowie Rehabilitation nutzen möchten.
Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Die Rolle von KI bei der Verbesserung von AR/VR-Anwendungen im Gesundheitswesen zu verstehen.
- AR/VR für chirurgische Simulationen und medizinische Ausbildung einzusetzen.
- AR/VR-Werkzeuge in der Rehabilitation und Therapie von Patienten anzuwenden.
- Die ethischen sowie datenschutzrechtlichen Herausforderungen bei KI-gestützten medizinischen Werkzeugen zu erkennen.
KI im Gesundheitswesen mit Google Colab
14 StundenDieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler mit mittlerem Kenntnisstand sowie Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen, die KI nutzen möchten, um fortschrittliche Anwendungen im Bereich der Gesundheitsversorgung mit Google Colab zu entwickeln.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle für das Gesundheitswesen mithilfe von Google Colab zu implementieren.
- KI zur Erstellung prädiktiver Modelle auf Basis gesundheitsbezogener Daten einzusetzen.
- Medizinische Bilder mithilfe künstlicher Intelligenz zu analysieren.
- Die ethischen Aspekte bei der Entwicklung KI-gestützter Lösungen im Gesundheitswesen zu erkennen und zu verstehen.
Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen
21 StundenDieses Live-Training unter Leitung eines Instruktors in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal sowie Datenwissenschaftler auf mittlerem Niveau, die KI-Technologien im Gesundheitsumfeld verstehen und einsetzen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes beherrschen:
- Die wichtigsten Herausforderungen im Gesundheitswesen erkennen, bei denen KI eine Hilfe sein kann.
- Die Auswirkungen von KI auf die Patientenversorgung, Sicherheit sowie medizinische Forschung analysieren.
- Das Zusammenspiel zwischen KI und Geschäftsmodellen im Gesundheitsbereich verstehen.
- Grundlegende Konzepte der KI auf konkrete Szenarien im Gesundheitswesen anwenden.
- Maschinelle Lernalgorithmen zur Auswertung medizinischer Daten entwickeln.
Aufbau von durchgängigen TinyML-Pipelines
21 StundenDiese von einem Dozenten gelebte Schulung in Deutschland vermittelt Fachkräften auf fortgeschrittenem Niveau die Fähigkeiten, durchgängige TinyML-Pipelines zu entwerfen, zu optimieren und bereitzustellen. Die Teilnehmer lernen, Daten zu sammeln, Modelle für niedrige Leistungsaufnahme zu trainieren und realitätsnahe Anwendungen in praktischen Labs zu testen.
ChatGPT im Gesundheitswesen
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte und Forscher im Gesundheitswesen, die ChatGPT nutzen möchten, um die Patientenversorgung zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren sowie bessere Behandlungsergebnisse zu erzielen.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:
- Die Grundlagen von ChatGPT sowie dessen Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitswesen zu verstehen.
- ChatGPT zur Automatisierung medizinischer Prozesse und Interaktionen einzusetzen.
- Mithilfe von ChatGPT korrekte medizinische Informationen an Patienten weiterzugeben und sie zu unterstützen.
- ChatGPT zur Durchführung von medizinischen Forschungsarbeiten sowie Analysen anzuwenden.
Edge AI für das Gesundheitswesen
14 StundenDieses vom Kursleiter moderierte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal auf mittlerem Niveau, Biomedical Engineers sowie KI-Entwickler, die Edge AI nutzen möchten, um innovative Lösungen im Gesundheitswesen zu entwickeln.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Rolle und Vorteile von Edge AI im Gesundheitswesen zu verstehen.
- KI-Modelle für gesundheitliche Anwendungen auf Edge-Geräten zu entwickeln und einzusetzen.
- Edge-AI-Lösungen in Wearables sowie Diagnosegeräten umzusetzen.
- Patientenüberwachungssysteme unter Verwendung von Edge AI zu entwerfen und einzuführen.
- Die ethischen sowie rechtlichen Aspekte bei der Anwendung von KI im Gesundheitsbereich zu berücksichtigen.
Feinabstimmung von KI für die Gesundheitsversorgung: Medizinische Diagnose und prädiktive Analytik
14 StundenDieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler im Bereich Medizinische KI sowie Datenwissenschaftler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die Modelle für die klinische Diagnose, Vorhersage von Erkrankungen und Prognose der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter sowie unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- KI-Modelle anhand von Gesundheitsdaten zu feinabstimmen – einschließlich elektronischer Patientenakten, Bilddaten sowie zeitbasierten Datensätzen.
- Transferlernen, domänenspezifische Adaption sowie Modellkomprimierung in medizinischen Anwendungsfällen anzuwenden.
- Aspekte wie Datenschutz, Verzerrungen in den Daten und regulatorische Vorgaben bei der Entwicklung von Modellen zu berücksichtigen.
- Feinabgestimmte Modelle in realen medizinischen Umgebungen bereitzustellen und zu überwachen.
Generative KI und Prompt Engineering im Gesundheitswesen
8 StundenGeneratives KI im Gesundheitswesen: Die Verwandlung der Medizin und Patientenversorgung
21 StundenDieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an medizinisches Fachpersonal, Datenanalysten sowie Politikgestalter auf Anfänger- und Mittelniveau, die generative KI im Kontext des Gesundheitswesens verstehen und praktisch einsetzen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundprinzipien sowie Anwendungsbereiche generativer KI im Gesundheitswesen zu erklären.
- Möglichkeiten zur Nutzung generativer KI für die Beschleunigung der Arzneimittelentwicklung und eine personalisierte Medizin zu identifizieren.
- Generative KI-Techniken bei der medizinischen Bildgebung und Diagnostik einzusetzen.
- Die ethischen Aspekte des Einsatzes von KI in medizinischen Umgebungen kritisch zu bewerten.
- Strategien zur Integration von KI-Technologien in bestehende Gesundheitssysteme zu entwickeln.
LangGraph im Gesundheitswesen: Workflow-Orchestrierung für regulierte Umgebungen
35 StundenMultimodale KI für das Gesundheitswesen
21 StundenDieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte im Gesundheitswesen, medizinische Forscher sowie KI-Entwickler mittleren bis fortgeschrittenen Niveaus, die multimodale KI für diagnostische und andere gesundheitliche Zwecke nutzen möchten.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Bedeutung multimodaler KI für das moderne Gesundheitswesen zu verstehen.
- Strukturierte und unstrukturierte medizinische Daten zur Unterstützung durch KI-gesteuerte Diagnosen zu integrieren.
- KI-Verfahren zur Analyse von medizinischen Bildern sowie elektronischen Patientenakten anzuwenden.
- Prädiktive Modelle zur Diagnose von Erkrankungen und zur Erstellung behandlungstechnischer Empfehlungen zu entwickeln.
- Sprach- sowie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für die medizinische Transkription und den Patientenkontakt einzusetzen.
Einsatz von Ollama im Gesundheitswesen
14 StundenDieses Live-Training in Deutschland unterstützt Fachkräfte im Gesundheitswesen und IT-Teams bei der Bereitstellung von Ollama für lokale LLMs. Erfahren Sie, wie Sie KI in klinische Workflows integrieren, Modelle für spezifische Aufgaben anpassen und strenge Datenschutzbestimmungen sowie regulatorische Compliance in sicheren Gesundheitsumgebungen sicherstellen.
Prompt Engineering für die Gesundheitsbranche
14 StundenDieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte aus dem Gesundheitswesen sowie KI-Entwickler mit grundlegendem Wissen, die Prompt Engineering nutzen möchten, um medizinische Arbeitsabläufe effizienter zu gestalten, Forschungsergebnisse besser zu erzielen und letztlich die Behandlungsqualität für Patienten zu steigern.
Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Die Grundlagen des Prompt Engineerings im Kontext der Gesundheitsversorgung zu verstehen.
- KI-gestützte Prompts für klinische Dokumentationen sowie Patientengespräche einzusetzen.
- KI-Methoden in der medizinischen Forschung sowie bei Recherchen zur Fachliteratur zu nutzen.
- Die Entdeckung neuer Medikamente und die Entscheidungsfindung in der Praxis durch datengestützte Prompts mit KI zu optimieren.
- Sicherzustellen, dass gesetzliche sowie ethische Richtlinien bei der Anwendung von KI im Gesundheitswesen eingehalten werden.