TinyML en Salud: IA en dispositivos portátiles
El TinyML consiste en la integración del aprendizaje automático en dispositivos portátiles y médicos de bajo consumo y recursos limitados.
Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar soluciones de TinyML para aplicaciones de monitoreo y diagnóstico en salud.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar e implementar modelos de TinyML para el procesamiento de datos de salud en tiempo real.
- Recopilar, preprocesar e interpretar datos de biosensores para obtener insights basados en IA.
- Optimizar los modelos para dispositivos portátiles con limitaciones de potencia y memoria.
- Evaluar la relevancia clínica, la confiabilidad y la seguridad de las salidas generadas por TinyML.
Formato del Curso
- Charlas respaldadas por demostraciones en vivo y discusión interactiva.
- Práctica manual con datos de dispositivos portátiles y frameworks de TinyML.
- Ejercicios de implementación en un entorno de laboratorio guiado.
Opciones de Personalización del Curso
- Para una formación a medida que se alinee con dispositivos de salud específicos o flujos de trabajo regulatorios, por favor contáctenos para personalizar el programa.
Temario del curso
Fundamentos del TinyML en Salud
- Características de los sistemas de TinyML
- Restricciones y requisitos específicos del sector salud
- Resumen de arquitecturas de IA en dispositivos portátiles
Adquisición y Preprocesamiento de Biosenales
- Trabajo con sensores fisiológicos
- Técnicas de reducción de ruido y filtrado
- Extracción de características para series temporales médicas
Desarrollo de Modelos TinyML para Dispositivos Portátiles
- Selección de algoritmos para datos fisiológicos
- Entrenamiento de modelos para entornos restringidos
- Evaluación del rendimiento en conjuntos de datos de salud
Despliegue de Modelos en Dispositivos Portátiles
- Uso de TensorFlow Lite Micro para inferencia en el dispositivo
- Integración de modelos de IA en dispositivos médicos portátiles
- 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 dispositivos portátiles habilitados con IA
- Garantizar la robustez y la usabilidad clínica
- Mecanismos de seguridad ante fallos y manejo de errores
Estudios de Caso y Aplicaciones en Salud
- Sistemas de monitoreo cardíaco portátil
- Reconocimiento de actividad en rehabilitación
- Seguimiento continuo de glucosa y biometría
Futuro del TinyML Médico
- Enfoques de fusión de multisensores
- Analíticas de salud personalizadas
- Chips de IA de baja potencia 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 basado en C
Público Objetivo
- Profesionales de la salud
- Ingenieros biomédicos
- Desarrolladores de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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