Corso di formazione TinyML in sanità: l'IA sui dispositivi indossabili
Il TinyML rappresenta l'integrazione del machine learning in dispositivi indossabili e medici a basso consumo e con risorse limitate.
Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore (online o in sede), è destinata a professionisti di livello intermedio che intendono implementare soluzioni TinyML per applicazioni di monitoraggio e diagnostica sanitaria.
A seguito del completamento della formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare e distribuire modelli TinyML per l'elaborazione in tempo reale dei dati sanitari.
- Raccogliere, preelaborare e interpretare i dati dei biosensori per ottenere insight basati sull'IA.
- Ottimizzare i modelli per dispositivi indossabili a basso consumo e con vincoli di memoria.
- Valutare la rilevanza clinica, l'affidabilità e la sicurezza degli output generati tramite TinyML.
Formato del corso
- Lezioni supportate da dimostrazioni dal vivo e discussioni interattive.
- Attività pratiche con dati di dispositivi indossabili e framework TinyML.
- Esercizi di implementazione in un ambiente di laboratorio guidato.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per una formazione su misura, allineata a specifici dispositivi sanitari o flussi di lavoro regolamentari, si prega di contattarci per personalizzare il programma.
Struttura del corso
Fondamenti del TinyML in ambito sanitario
- Caratteristiche dei sistemi TinyML
- Vincoli e requisiti specifici del settore sanitario
- Panoramica sulle architetture AI indossabili
Acquisizione e preelaborazione dei biosignali
- Lavorazione con sensori fisiologici
- Tecniche di riduzione del rumore e filtraggio
- Estrazione di caratteristiche per serie temporali mediche
Sviluppo di modelli TinyML per dispositivi indossabili
- Selezione di algoritmi per dati fisiologici
- Addestramento di modelli in ambienti con risorse limitate
- Valutazione delle prestazioni su dataset sanitari
Distribuzione dei modelli sui dispositivi indossabili
- Uso di TensorFlow Lite Micro per l'inferenza on-device
- Integrazione di modelli IA nei dispositivi medici indossabili
- Test e validazione su hardware embedded
Ottimizzazione di alimentazione e memoria
- Tecniche per ridurre il carico computazionale
- Ottimizzazione del flusso dei dati e dell'utilizzo della memoria
- Equilibrio tra accuratezza ed efficienza
Sicurezza, affidabilità e conformità
- Considerazioni normative per dispositivi indossabili abilitati all'IA
- Garanzia di robustezza e utilizzabilità clinica
- Mecanismi di fail-safe e gestione degli errori
Studi di caso e applicazioni sanitarie
- Sistemi di monitoraggio cardiaco indossabile
- Riconoscimento delle attività in riabilitazione
- Tracciamento continuo della glicemia e dei parametri biometrici
Direzioni future nel TinyML medico
- Approcci di fusione multi-sensore
- Analitiche della salute personalizzate
- Chip AI a basso consumo di nuova generazione
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei concetti fondamentali del machine learning
- Esperienza con dispositivi embedded o biomedici
- Familiarità con lo sviluppo in Python o C
Pubblico target
- Professionisti del settore sanitario
- Ingegneri biomedici
- Sviluppatori di IA
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Corsi in Arrivo
Corsi relativi
AI Agentica in Sanità
14 oreAgenti di intelligenza artificiale per sanità e diagnosi
14 oreQuesto corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Italia (in modalità online o in sede), è rivolto a professionisti del settore sanitario e sviluppatori di intelligenza artificiale con competenze intermedie o avanzate, interessati ad implementare soluzioni sanitarie basate sull’AI.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere il ruolo degli agenti di intelligenza artificiale nella sanità e nella diagnosi.
- Sviluppare modelli AI per l’analisi di immagini mediche e la diagnostica predittiva.
- Integrare l’intelligenza artificiale con le cartelle cliniche elettroniche (EHR) e i flussi lavorativi sanitari.
- Rispettare le normative sanitarie vigenti e adottare pratiche etiche nell’uso dell’AI.
Intelligenza Artificiale e AR/VR nel settore sanitario
14 oreQuesto corso formativo, tenuto da istruttori qualificati e svolgibile in Italia (online o in presenza), è rivolto a operatori sanitari di livello intermedio che intendono applicare soluzioni basate su Intelligenza Artificiale e AR/VR nella formazione medica, nelle simulazioni chirurgiche e nella riabilitazione.
Al termine del percorso formativo i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nel miglioramento delle esperienze AR/VR in ambito sanitario.
- Utilizzare strumenti AR/VR per simulazioni chirurgiche e formazione medica.
- Applicare strumenti AR/VR nella riabilitazione e nella terapia dei pazienti.
- Esplorare le problematiche etiche e legate alla privacy nell’utilizzo di tecnologie mediche potenziate dall’IA.
Intelligenza Artificiale per il settore sanitario con Google Colab
14 oreQuesto corso formativo, tenuto da istruttori Italia (online o in presenza), è pensato per data scientist di livello intermedio e professionisti sanitari desiderosi di sfruttare l’intelligenza artificiale per applicazioni avanzate nel settore medico, grazie all’utilizzo di Google Colab.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Implementare modelli di intelligenza artificiale per il settore sanitario tramite Google Colab.
- Utilizzare l’IA per la creazione di modelli predittivi basati sui dati sanitari.
- Analizzare immagini mediche servendosi di tecniche guidate dall’intelligenza artificiale.
- Esplorare le implicazioni etiche legate all’impiego dell’IA nelle soluzioni sanitarie.
L'Intelligenza Artificiale nel settore sanitario
21 oreQuesta formazione dal vivo tenuta da istruttori in Italia (online o in presenza) è pensata per professionisti sanitari e data scientist di livello intermedio che desiderano conoscere ed applicare le tecnologie basate sull’IA nell’ambito medico.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Individuare le principali sfide sanitarie che l’IA può aiutare a superare.
- Analizzare l’impatto dell’IA sull’assistenza al paziente, sulla sicurezza e sulla ricerca medica.
- Comprendere il rapporto tra IA e i modelli di business nel settore sanitario.
- Applicare i concetti fondamentali dell’IA a contesti medici specifici.
- Sviluppare modelli di apprendimento automatico per l’analisi dei dati sanitari.
Creazione di pipeline TinyML end-to-end
21 oreQuesta formazione guidata da un istruttore su Italia offre ai professionisti avanzati le competenze per progettare, ottimizzare e distribuire pipeline TinyML complete. I partecipanti impareranno a raccogliere dati, addestrare modelli a basso consumo e testare applicazioni nel mondo reale attraverso lab pratici.
ChatGPT per il settore sanitario
14 oreQuesto corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), si indirizza a professionisti sanitari e ricercatori che desiderano impiegare ChatGPT per potenziare l’assistenza ai pazienti, semplificare i processi lavorativi e ottenere risultati sanitari più efficaci.
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi teoriche di ChatGPT e come esso possa essere applicato nel settore sanitario.
- Utilizzare ChatGPT per automatizzare processi operativi e interazioni con i pazienti.
- Offrire ai pazienti informazioni mediche affidabili e supporto tramite ChatGPT.
- Applicare ChatGPT alla ricerca medica e all’analisi dei dati sanitari.
Intelligenza Artificiale agli Estremi per la Sanità
14 oreQuesto corso formativo, tenuto da istruttori e svolto in modalità online o in presenza, è rivolto a professionisti del settore sanitario, ingegneri biomedici e sviluppatori di AI di livello intermedio che desiderano avvalersi dell’Intelligenza Artificiale agli estremi per creare soluzioni sanitarie innovative.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere il ruolo e i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale agli estremi nel contesto sanitario.
- Sviluppare e distribuire modelli di AI su dispositivi edge per applicazioni mediche.
- Implementare soluzioni basate su Intelligenza Artificiale agli estremi nei dispositivi indossabili e negli strumenti diagnostici.
- Progettare e distribuire sistemi di monitoraggio dei pazienti sfruttando questa tecnologia.
- Affrontare le questioni etiche e normative legate all’utilizzo dell’AI in ambito sanitario.
Ottimizzazione di modelli AI per il settore sanitario: Diagnosi medica e analisi predittiva
14 oreQuesto corso pratico con docente in presenza Italia (in modalità online o in sede) è pensato per sviluppatori di AI mediche e data scientist di livello intermedio-avanzato che desiderano ottimizzare modelli per la diagnosi clinica, la previsione delle malattie e l’individuazione dei risultati sanitari, sfruttando dati medici sia strutturati che non strutturati.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Ottimizzare modelli AI utilizzando dataset sanitari come cartelle cliniche elettroniche, immagini mediche e dati temporali.
- Applicare tecniche di trasferimento dell’apprendimento, adattamento del dominio e compressione dei modelli nel contesto medico.
- Affrontare temi quali privacy dei dati, riduzione dei bias e conformità normativa nella creazione dei modelli.
- Distribuire e monitorare i modelli ottimizzati negli ambienti sanitari reali.
Intelligenza Artificiale Generativa e Prompt Engineering in Sanità
8 oreL'AI generativa nel settore sanitario: una rivoluzione per la medicina e l'assistenza ai pazienti
21 oreQuesto corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore Italia (online o in sede), si rivolge a professionisti sanitari, analisti dei dati e responsabili politici con competenze di livello principiante o intermedio che desiderano comprendere e applicare l’AI generativa nel contesto medico.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Spiegare i principi fondamentali e le applicazioni dell’AI generativa nel settore sanitario.
- Identificare le opportunità offerte dall’AI generativa per accelerare la scoperta dei farmaci e migliorare la medicina personalizzata.
- Utilizzare tecniche di AI generativa nell’elaborazione delle immagini mediche e nella diagnosi.
- Valutare le implicazioni etiche dell’impiego dell’AI in ambito medico.
- Definire strategie concrete per integrare le tecnologie basate sull’AI nei sistemi sanitari.
LangGraph nel settore sanitario: Orchestrazione dei flussi di lavoro per ambienti regolamentati
35 oreIntelligenza Artificiale Multimodale per l'Assistenza Sanitaria
21 oreQuesto percorso formativo live, con docente in presenza Italia (sia online sia in aula), è pensato appositamente per professionisti sanitari, ricercatori e sviluppatori di IA, tutti appartenenti al livello intermedio o avanzato, interessati ad applicare l’intelligenza artificiale multimodale alla diagnosi medica e alle pratiche assistenziali.
Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere il ruolo dell’intelligenza artificiale multimodale nell’assistenza sanitaria moderna.
- Integrare dati medici strutturati e non strutturati per scopi diagnostici supportati dall’IA.
- Utilizzare metodologie di intelligenza artificiale nell’analisi delle immagini mediche e delle cartelle cliniche elettroniche.
- Sviluppare modelli predittivi utili per la diagnosi patologica e le proposte terapeutiche.
- Implementare sistemi di riconoscimento vocale e NLP orientati alla trascrizione medica e alle interazioni con i pazienti.
Applicazioni di Ollama nel settore sanitario
14 oreQuesta formazione dal vivo in Italia aiuta i professionisti sanitari e i team IT a implementare Ollama per LLM locali. Scopri come integrare l'AI nei flussi di lavoro clinici, personalizzare i modelli per compiti specifici e garantire una rigorosa privacy dei dati e conformità normativa in ambienti sanitari sicuri.
Ingegneria dei Prompt per il Settore Sanitario
14 oreQuesto corso formativo in diretta, tenuto da istruttori Italia (online o in sede), si rivolge a professionisti sanitari di livello intermedio e a sviluppatori AI desiderosi di utilizzare le tecniche di ingegneria dei prompt per ottimizzare i flussi di lavoro medici, aumentare l’efficienza della ricerca e migliorare i risultati clinici.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i fondamenti dell’ingegneria dei prompt nel contesto sanitario.
- Utilizzare i prompt AI per la documentazione clinica e l’interazione con i pazienti.
- Sfruttare l’intelligenza artificiale per effettuare ricerche mediche e analisi della letteratura scientifica.
- Potenziare la scoperta di nuovi farmaci e il processo decisionale clinico grazie ai prompt guidati da AI.
- Garantire il rispetto delle normative e degli standard etici nell’utilizzo dell’AI in ambito sanitario.