Curso de TinyML na Saúde: IA em Dispositivos Vestíveis
O TinyML é a integração do aprendizado de máquina em dispositivos vestíveis e médicos de baixo consumo de energia e recursos limitados.
Este treinamento ao vivo, com instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais de nível intermediário que desejam implementar soluções de TinyML para aplicações de monitoramento e diagnóstico em saúde.
Após concluir este treinamento, os participantes poderão:
- Projetar e implantar modelos de TinyML para processamento de dados de saúde em tempo real.
- Coletar, pré-processar e interpretar dados de biosensores para insights baseados em IA.
- Otimizar modelos para dispositivos vestíveis com limitações de energia e memória.
- Avaliar a relevância clínica, a confiabilidade e a segurança das saídas impulsionadas por TinyML.
Formato do Curso
- Aulas teóricas suportadas por demonstrações ao vivo e discussões interativas.
- Prática hands-on com dados de dispositivos vestíveis e frameworks de TinyML.
- Exercícios de implementação em um ambiente de laboratório guiado.
Opções de Personalização do Curso
- Para um treinamento sob medida que atenda a dispositivos de saúde específicos ou fluxos regulatórios, entre em contato conosco para personalizar o programa.
Programa do Curso
Fundamentos do TinyML na Saúde
- Características dos sistemas de TinyML
- Restrições e requisitos específicos de saúde
- Visão geral das arquiteturas de IA vestíveis
Aquisição e Pré-processamento de Biosinais
- Trabalho com sensores fisiológicos
- Técnicas de redução de ruído e filtragem
- Extração de características para séries temporais médicas
Desenvolvimento de Modelos de TinyML para Vestíveis
- Seleção de algoritmos para dados fisiológicos
- Treinamento de modelos para ambientes com restrições
- Avaliação de desempenho em conjuntos de dados de saúde
Implantação de Modelos em Dispositivos Vestíveis
- Uso do TensorFlow Lite Micro para inferência no dispositivo
- Integração de modelos de IA em vestíveis médicos
- Testes e validação em hardware embarcado
Otimização de Energia e Memória
- Técnicas para reduzir a carga computacional
- Otimização do fluxo de dados e uso de memória
- Equilíbrio entre precisão e eficiência
Segurança, Confiabilidade e Conformidade
- Considerações regulatórias para vestíveis com IA
- Garantia de robustez e usabilidade clínica
- Mecanismos de segurança (fail-safe) e tratamento de erros
Estudos de Caso e Aplicações em Saúde
- Sistemas de monitoramento cardíaco vestível
- Reconhecimento de atividades em reabilitação
- Rastreamento contínuo de glicose e biométricos
Direções Futuras no TinyML Médico
- Abordagens de fusão multissensores
- Análises de saúde personalizadas
- Chips de IA de baixo consumo de próxima geração
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de aprendizado de máquina
- Experiência com dispositivos embarcados ou biomédicos
- Familiaridade com desenvolvimento em Python ou C
Público-Alvo
- Profissionais de saúde
- Engenheiros biomédicos
- Desenvolvedores de IA
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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TinyML na Saúde: IA em Dispositivos Vestíveis - SOLICITAÇÃO DE CONSULTORIA
Próximas Formações Provisórias
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel dos agentes de IA na saúde e nos diagnósticos.
- Desenvolver modelos de IA para análise de imagens médicas e diagnósticos preditivos.
- Integrar a IA com prontuários eletrônicos de saúde (EHR) e fluxos de trabalho clínicos.
- Garantir conformidade com as regulamentações de saúde e práticas éticas de IA.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel da IA na melhoria das experiências de AR/VR na saúde.
- Utilizar AR/VR para simulações cirúrgicas e treinamento médico.
- Aplicar ferramentas de AR/VR na reabilitação e terapia de pacientes.
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- Implementar modelos de IA para a saúde usando o Google Colab.
- Utilizar a IA para modelagem preditiva em dados de saúde.
- Analisar imagens médicas com técnicas baseadas em IA.
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- Identificar os principais desafios da saúde que a IA pode endereçar.
- Analisar o impacto da IA no cuidado ao paciente, na segurança e na pesquisa médica.
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- Aplicar conceitos fundamentais de IA a cenários da área da saúde.
- Desenvolver modelos de aprendizado de máquina para análise de dados médicos.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do ChatGPT e suas aplicações na saúde.
- Utilizar o ChatGPT para automatizar processos e interações no setor de saúde.
- Fornecer informações médicas precisas e suporte aos pacientes por meio do ChatGPT.
- Aplicar o ChatGPT em pesquisas e análises médicas.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel e os benefícios da IA na borda na área da saúde.
- Desenvolver e implantar modelos de IA em dispositivos de borda para aplicações em saúde.
- Implementar soluções de IA na borda em dispositivos vestíveis e ferramentas de diagnóstico.
- Projetar e implantar sistemas de monitoramento de pacientes utilizando IA na borda.
- Abordar questões éticas e regulatórias nas aplicações de IA em saúde.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Realizar ajuste fino em modelos de IA com conjuntos de dados de saúde, incluindo prontuários eletrônicos (EMRs), imagens e dados de séries temporais.
- Aplicar aprendizado por transferência, adaptação de domínio e compressão de modelos em contextos médicos.
- Abordar questões de privacidade, viés e conformidade regulatória no desenvolvimento de modelos.
- Implantar e monitorar modelos ajustados em ambientes de saúde do mundo real.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Explicar os princípios e as aplicações da IA generativa na saúde.
- Identificar oportunidades para aprimorar a descoberta de medicamentos e a medicina personalizada por meio da IA generativa.
- Utilizar técnicas de IA generativa em imagens médicas e diagnósticos.
- Avaliar as implicações éticas do uso de IA em ambientes médicos.
- Desenvolver estratégias para integrar tecnologias de IA aos sistemas de saúde.
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21 HorasEste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a profissionais de saúde de nível intermediário a avançado, pesquisadores médicos e desenvolvedores de IA que desejam aplicar IA multimodal em diagnósticos médicos e aplicações na área da saúde.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender o papel da IA multimodal na saúde moderna.
- Integrar dados médicos estruturados e não estruturados para diagnósticos orientados por IA.
- Aplicar técnicas de IA para analisar imagens médicas e registros eletrônicos de saúde.
- Desenvolver modelos preditivos para diagnóstico de doenças e recomendações de tratamento.
- Implementar processamento de fala e linguagem natural (NLP) para transcrição médica e interação com pacientes.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da engenharia de prompts na saúde.
- Utilizar prompts de IA para documentação clínica e interações com pacientes.
- Aproveitar a IA para pesquisas médicas e revisão da literatura.
- Aprimorar a descoberta de medicamentos e a tomada de decisão clínica com prompts baseados em IA.
- Garantir conformidade com normas regulatórias e éticas na IA aplicada à saúde.