Kerangka Materi

Pengenalan Edge AI di Bidang Kesehatan

  • Gambaran umum tentang Edge AI dan signifikansinya dalam bidang kesehatan
  • Manfaat dan tantangan utama dari implementasi Edge AI di bidang kesehatan
  • Tren terkini dan inovasi dalam Edge AI kesehatan
  • Aplikasi nyata dan studi kasus

Perangkat yang Dapat Dipakai (Wearable) dan Edge AI

  • Pengenalan tentang perangkat kesehatan yang dapat dipakai dan fungsinya
  • Mengembangkan model AI untuk pemantauan kesehatan dengan perangkat yang dapat dipakai (wearable)
  • Pengumpulan dan pemrosesan data pada perangkat yang dapat dipakai
  • Contoh praktis dan studi kasus

Alat Diagnostik dan Edge AI

  • Memanfaatkan Edge AI untuk pencitraan diagnostik dan analisis
  • Implementasi model AI dalam perangkat diagnostik
  • Meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis dengan Edge AI
  • Studi kasus Edge AI dalam diagnostik

Sistem Pemantauan Pasien

  • Merancang sistem pemantauan pasien real-time dengan Edge AI
  • Manajemen dan pemrosesan data dalam pemantauan pasien
  • Integrasi Edge AI dengan perangkat IoT kesehatan
  • Implementasi praktis dan studi kasus

Mengembangkan Model AI untuk Aplikasi Kesehatan

  • Gambaran umum tentang model machine learning dan deep learning yang relevan
  • Pelatihan dan optimasi model untuk penyebaran di edge
  • Alat dan kerangka kerja untuk Edge AI kesehatan (TensorFlow Lite, OpenVINO, dll.)
  • Validasi dan evaluasi model dalam lingkungan kesehatan

Penyebaran Solusi Edge AI di Bidang Kesehatan

  • Langkah-langkah untuk menerapkan model AI pada perangkat edge kesehatan
  • Pemrosesan dan inferensi data real-time di perangkat edge
  • Pemantauan dan manajemen model AI yang telah diterapkan dalam bidang kesehatan
  • Contoh praktis penyebaran dan studi kasus

Pertimbangan Etis dan Regulasi

  • Menjamin privasi dan keamanan data dalam Edge AI kesehatan
  • Mengatasi bias dan keadilan dalam model AI kesehatan
  • Kepatuhan dengan peraturan dan standar kesehatan (HIPAA, GDPR, dll.)
  • Praktik terbaik untuk penyebaran AI yang bertanggung jawab di bidang kesehatan

Evaluasi dan Optimasi Kinerja

  • Teknik untuk mengevaluasi kinerja model pada perangkat edge kesehatan
  • Alat untuk pemantauan dan debugging real-time
  • Strategi untuk mengoptimalkan kinerja model AI dalam bidang kesehatan
  • Mengatasi tantangan latensi, keandalan, dan skalabilitas

Kasus Penggunaan dan Aplikasi Inovatif

  • Aplikasi lanjutan dari Edge AI di bidang kesehatan
  • Studi kasus mendalam dalam telemedicine, kedokteran personalisasi, dan lainnya
  • Cerita sukses dan pelajaran yang dipelajari
  • Tren dan peluang masa depan dalam Edge AI kesehatan

Proyek dan Latihan Praktis

  • Mengembangkan aplikasi Edge AI komprehensif untuk bidang kesehatan
  • Proyek-proyek nyata dan skenario
  • Latihan kelompok kolaboratif
  • Presentasi proyek dan umpan balik

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang konsep AI dan machine learning
  • Pengalaman dengan bahasa pemrograman (Python disarankan)
  • Kenalan dengan teknologi dan sistem kesehatan

Audience

  • Profesional kesehatan
  • Insinyur biomedis
  • Pengembang AI
 14 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait