Formation TinyML en santé : l’IA sur les appareils portables
Le TinyML consiste à intégrer l’apprentissage automatique dans les appareils portables et médicaux à faible consommation énergétique et aux ressources limitées.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur place), s’adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant mettre en œuvre des solutions TinyML pour le suivi et le diagnostic en santé.
À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Concevoir et déployer des modèles TinyML pour le traitement des données de santé en temps réel.
- Collecter, prétraiter et interpréter les données de biocapteurs afin d’obtenir des analyses intelligentes.
- Optimiser les modèles pour les appareils portables à faible consommation énergétique et avec une mémoire limitée.
- Évaluer la pertinence clinique, la fiabilité et la sécurité des sorties générées par le TinyML.
Format de la formation
- Conférences appuyées par des démonstrations en direct et des discussions interactives.
- Exercices pratiques avec des données d’appareils portables et des cadres TinyML.
- Exercices d’implémentation dans un environnement de laboratoire guidé.
Options de personnalisation
- Pour une formation adaptée à des dispositifs médicaux spécifiques ou à des processus réglementaires particuliers, veuillez nous contacter afin de personnaliser le programme.
Plan du cours
Fondements du TinyML en santé
- Caractéristiques des systèmes TinyML
- Contraintes et exigences spécifiques au domaine de la santé
- Aperçu des architectures d’IA portables
Acquisition et prétraitement des signaux biologiques
- Manipulation de capteurs physiologiques
- Techniques de réduction du bruit et de filtrage
- Extraction de caractéristiques pour les séries temporelles médicales
Développement de modèles TinyML pour appareils portables
- Sélection d’algorithmes pour les données physiologiques
- Entraînement de modèles dans des environnements contraints
- Évaluation des performances sur des jeux de données de santé
Déploiement des modèles sur des appareils portables
- Utilisation de TensorFlow Lite Micro pour l’inférence embarquée
- Intégration de modèles d’IA dans les dispositifs médicaux portables
- Tests et validation sur le matériel embarqué
Optimisation de la consommation d’énergie et de la mémoire
- Techniques de réduction de la charge de calcul
- Optimisation du flux de données et de l’utilisation de la mémoire
- Équilibre entre précision et efficacité
Sécurité, fiabilité et conformité
- Considérations réglementaires pour les dispositifs portables à IA
- Assurance de la robustesse et de l’utilité clinique
- Mécanismes de sécurité et gestion des erreurs
Études de cas et applications en santé
- Systèmes de monitoring cardiaque portables
- Reconnaissance d’activités en réadaptation
- Suivi continu de la glycémie et des biomarqueurs
Évolutions futures du TinyML médical
- Approches de fusion multisenseurs
- Analytique de santé personnalisée
- Puces IA de nouvelle génération à faible consommation
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique
- Une expérience avec les dispositifs embarqués ou biomédicaux
- Une connaissance des langages Python ou C
Public cible
- Professionnels de la santé
- Génieurs biomédicaux
- Développeurs en intelligence artificielle
Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.
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- Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et les diagnostics prédictifs.
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- D'identifier les principaux défis des soins de santé que l'IA peut résoudre.
- D'analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, la sécurité et la recherche médicale.
- De comprendre la relation entre l'IA et les modèles d'affaires dans le secteur de la santé.
- D'appliquer les concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios propres aux soins de santé.
- De développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse de données médicales.
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- Utiliser ChatGPT pour automatiser les processus et les interactions liés aux soins de santé.
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- Appliquer ChatGPT à la recherche et à l'analyse médicales.
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- Comprendre le rôle et les avantages de l'IA à la périphérie dans les soins de santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour des applications en santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA à la périphérie dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA à la périphérie.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Ajuster finement des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les dossiers médicaux électroniques (DME), les images médicales et les données chronologiques.
- Appliquer l'apprentissage par transfert, l'adaptation au domaine et la compression de modèles dans des contextes médicaux.
- Aborder les enjeux de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement des modèles.
- Déployer et surveiller les modèles ajustés finement dans des environnements de soins de santé réels.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les principes et les applications de l'IA générative dans les soins de santé.
- Identifier les opportunités offertes par l'IA générative pour améliorer la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.
- Utiliser des techniques d'IA générative pour l'imagerie médicale et le diagnostic.
- Évaluer les implications éthiques de l'IA dans les environnements médicaux.
- Développer des stratégies pour intégrer les technologies de l'IA dans les systèmes de soins de santé.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans la santé moderne.
- Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour les diagnostics fondés sur l'IA.
- Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers de santé électroniques.
- Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic des maladies et les recommandations de traitement.
- Mettre en œuvre la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (TLN) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'ingénierie des prompts dans le domaine de la santé.
- Utiliser des invites d'IA pour la documentation clinique et les interactions avec les patients.
- Tirer parti de l'IA pour la recherche médicale et la revue de la littérature.
- Améliorer la découverte de médicaments et la prise de décision clinique grâce à des invites générées par l'IA.
- Assurer la conformité aux normes réglementaires et éthiques en matière d'IA dans le secteur de la santé.