Temario del curso
Fundamentos del TinyML en el sector sanitario
- Características de los sistemas de TinyML
- Restricciones y requisitos específicos del ámbito de la salud
- Resumen de las arquitecturas de IA para dispositivos de vestir
Adquisición y preprocesamiento de biosñales
- Trabajo con sensores fisiológicos
- Técnicas de reducción de ruido y filtrado
- Extracción de características para series temporales médicas
Desarrollo de modelos de TinyML para dispositivos de vestir
- Selección de algoritmos para datos fisiológicos
- Entrenamiento de modelos para entornos restringidos
- Evaluación del rendimiento en conjuntos de datos de salud
Implementación de modelos en dispositivos de vestir
- Uso de TensorFlow Lite Micro para inferencia en el dispositivo
- Integración de modelos de IA en dispositivos médicos de vestir
- 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, fiabilidad y cumplimiento normativo
- Consideraciones regulatorias para dispositivos de vestir habilitados con IA
- Garantizar la robustez y la utilizabilidad clínica
- Mecanismos de seguridad (fail-safe) y gestión de errores
Estudios de caso y aplicaciones en el sector sanitario
- Sistemas de monitoreo cardíaco con dispositivos de vestir
- Reconocimiento de actividad en rehabilitación
- Seguimiento continuo de glucosa y biometría
Future Directions in Medical TinyML
- Enfoques de fusión multisensores
- Analíticas de salud personalizadas
- Chips de IA de bajo consumo 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 C
Público objetivo
- Profesionales del sector sanitario
- Ingenieros biomédicos
- Desarrolladores de IA
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Reseñas (2)
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