La Ingeniería de Edge AI para Salud & Wearables se centra en el desarrollo de soluciones basadas en TinyML, técnicas de inferencia on-device y actualización segura mediante mecanismos OTA, integrando microcontroladores de bajo consumo y arquitecturas AI accelerators. Esta disciplina combina métodos avanzados de procesamiento de señales biométricas, optimización de modelos para dispositivos con restricciones energéticas y protocolos criptográficos para garantizar integridad y privacidad. Los fundamentos técnicos incluyen diseño de redes neuronales compactas, administración de recursos en tiempo real (RTOS), y seguridad en el firmware, con soporte de frameworks como TensorFlow Lite y metodologías de validación HIL para asegurar confiabilidad en aplicaciones médicas.
Los entornos de ensayo están equipados para simular condiciones de operación reales mediante SIL y HIL, adquisición avanzada de datos biofísicos y evaluación de interferencias electromagnéticas según normativa aplicable internacional. Se garantiza trazabilidad y cumplimiento mediante evaluación continua de riesgos y pruebas de integridad, alineándose con estándares de seguridad funcional y privacidad en productos médicos. La formación habilita para roles como ingeniero de AI embarcada, especialista en ciberseguridad OTA, desarrollador TinyML, y consultor en sistemas biomédicos, promoviendo la innovación segura en salud digital y dispositivos wearables.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Edge AI, TinyML, inferencia on-device, OTA, seguridad biométrica, microcontroladores, HIL, SIL, normativa aplicable internacional, redes neuronales compactas.
595.000 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de programación (Python), conceptos de Machine Learning. Se valorará experiencia previa en el desarrollo de proyectos relacionados con la salud y/o wearables.
1.1 ¿Qué es Edge AI en Salud y Wearables? Conceptos clave, beneficios y límites
1.2 Arquitecturas de Edge AI: on-device inference, edge-Cloud, y conjunción con dispositivos médicos
1.3 TinyML en salud: principios, herramientas y optimización de modelos para recursos limitados
1.4 Inferencia en el borde para wearables: latencia, consumo de energía y precisión en tiempo real
1.5 Seguridad OTA: actualizaciones seguras, firmas digitales, verificación de integridad y rollback
1.6 Diseño de hardware para Edge en salud: sensores, consumo, gestión térmica y compatibilidad médica
1.7 Cumplimiento normativo y ética: privacidad, consentimiento, HIPAA/GDPR y trazabilidad de datos
1.8 ML Ops para Edge en salud: ciclo de vida del modelo, despliegue, monitorización y mantenimiento
1.9 Evaluación de rendimiento en dispositivos: métricas de inferencia, robustez ante ruido y sesgos
1.10 Caso de estudio: implementación de Edge AI en un wearable de monitorización de signos vitales
2.2 Introducción a IA Salud y Wearables: visión general, conceptos clave y alcance del módulo
2.2 Edge AI en salud: fundamentos, ventajas, limitaciones y consideraciones de recursos en wearables
2.3 TinyML para dispositivos médicos: técnicas de compresión, cuantización, entrenamiento ligero y despliegue
2.4 Inferencia on-device: pipelines de procesamiento, latencia, precisión y consumo de energía en wearables
2.5 Seguridad OTA en IA de salud: actualizaciones seguras, firmas, verificación y control de versiones
2.6 Arquitecturas para wearables: sensores, conectividad, almacenamiento y escalabilidad de soluciones
2.7 Privacidad y cumplimiento normativo: protección de datos de salud, cifrado y estándares (HIPAA/GDPR)
2.8 Evaluación y validación de IA en dispositivos: métricas de rendimiento, robustez y pruebas en campo
2.9 Casos de uso en salud y wearables: monitorización de signos vitales, detección temprana y alertas
2.20 Desafíos, riesgos y hoja de ruta: gobernanza, gestión de cambios, pruebas clínicas y adopción del mercado
3.3 Salud en Edge AI: arquitectura de sistemas y flujo de datos
3.2 TinyML para wearables: optimización de modelos, cuantización y pruning
3.3 Inferencia en dispositivos: latencia, throughput y consumo
3.4 Seguridad OTA: actualizaciones seguras, firmas y verificación
3.5 Privacidad y seguridad de datos en edge health: cifrado, claves y enclaves
3.6 Diseño para mantenibilidad: modularidad, swaps y actualizaciones de modelos
3.7 Data & Digital thread: MBSE/PLM para control de cambios en IA de salud en edge
3.8 Riesgo técnico y readiness: TRL/CRL/SRL en salud Edge AI
3.9 IP, certificaciones y time-to-market en IA de salud en edge
3.30 Caso clínico: go/no-go con matriz de riesgos
4.4 Fundamentos de TinyML para wearables de salud: conceptos y alcance
4.2 Preparación de datos para TinyML en dispositivos: muestreo, anonimización y preprocesamiento eficiente
4.3 Diseño de modelos TinyML para salud: redes ligeras, cuantización y pruning
4.4 Inferencia en dispositivo: optimización de memoria, latencia y consumo energético
4.5 Seguridad OTA y actualizaciones en wearables de salud: firmas, verificación y rollback
4.6 Implementación de inferencia en tiempo real: pipelines, alertas y respuestas
4.7 Validación y evaluación de modelos TinyML en el borde: métricas, pruebas en hardware
4.8 Cumplimiento normativo y privacidad: HIPAA/GDPR, consentimiento y manejo de datos médicos
4.9 Integración con ecosistemas de salud: conectividad, interoperabilidad y APIs seguras
4.40 Caso práctico: proyecto end-to-end de IA en un wearable de salud con TinyML, OTA y monitoreo
5.5 Edge AI para Salud: Fundamentos y aplicaciones en wearables
5.5 TinyML para Salud: Modelos ligeros y optimización para dispositivos
5.3 Inferencia On-Device: Despliegue de modelos en wearables
5.4 Seguridad OTA (Over-the-Air): Actualizaciones seguras y protección de datos
5.5 Sensores y datos biométricos: Captura y procesamiento en wearables
5.6 Desarrollo de modelos de IA para diagnóstico y monitoreo de salud
5.7 Diseño de sistemas de IA para wearables: Arquitectura y consideraciones
5.8 Evaluación y validación de modelos de IA en wearables
5.9 Consideraciones regulatorias y éticas en IA para la salud
5.50 Casos de estudio: Implementaciones exitosas de IA en wearables
6.6 Introducción a la IA en Salud: Conceptos Clave y Tendencias
6.2 Edge AI: Fundamentos, Arquitecturas y Aplicaciones en Salud
6.3 TinyML: Optimización de Modelos de IA para Dispositivos Médicos
6.4 Inferencia On-Device: Procesamiento de Datos en Tiempo Real en Wearables
6.5 Seguridad OTA: Actualizaciones Seguras y Protección de Datos en Dispositivos Médicos
6.6 Desarrollo de Modelos de IA para Wearables: Caso Práctico
6.7 Implementación de IA en Dispositivos Médicos: Desafíos y Soluciones
6.8 Ética y Regulación en el Uso de IA en la Salud
6.9 Tendencias Futuras y el Impacto de la IA en la Atención Médica
6.60 Case Study: Aplicaciones Reales y Estudios de Caso Exitosos
7.7 Edge AI para Salud: Fundamentos y Aplicaciones
7.2 TinyML en Dispositivos Médicos: Optimización y Despliegue
7.3 Inferencia On-Device: Modelos de IA en Wearables
7.4 Seguridad OTA: Actualizaciones Seguras y Protección de Datos
7.7 Arquitecturas de IA para Wearables: Diseño e Implementación
7.6 Análisis de Datos de Salud: Procesamiento y Visualización
7.7 Desarrollo de Aplicaciones de IA: Casos de Uso Específicos
7.8 Pruebas y Validación: Asegurando la Calidad de la IA
7.9 Consideraciones Regulatorias y Éticas: IA en Salud
7.70 Tendencias Futuras: Innovación en IA de Salud y Wearables
8.8 Fundamentos de Edge AI para Wearables
8.8 TinyML: Modelos de Aprendizaje Automático en Dispositivos Limitados
8.3 Inferencia On-Device: Ejecución de Modelos de IA en Wearables
8.4 Arquitectura de Hardware y Software para IA en Wearables
8.5 Diseño de Datos y Preprocesamiento para Wearables
8.6 Seguridad OTA: Actualizaciones Seguras y Protección de Datos
8.7 Desarrollo de Aplicaciones Wearables con IA Integrada
8.8 Pruebas y Validación de Modelos de IA en Wearables
8.8 Consideraciones de Privacidad y Cumplimiento Normativo
8.80 Ética y Responsabilidad en la IA para la Salud en Wearables
9.9 Introducción a Edge AI en Salud y Wearables: Fundamentos y conceptos clave
9.9 Arquitectura Edge AI para dispositivos médicos: Diseño e implementación
9.3 TinyML para la salud: Optimización de modelos de IA en dispositivos de bajo consumo
9.4 Inferencia On-Device: Ejecución eficiente de modelos en wearables y dispositivos médicos
9.5 Seguridad OTA (Over-The-Air): Actualizaciones seguras y protección de datos en dispositivos de salud
9.6 Desarrollo de aplicaciones de IA para salud: Diseño y desarrollo de software
9.7 Integración de sensores y adquisición de datos en wearables
9.8 Estudio de casos: Aplicaciones de IA en salud, ejemplos prácticos
9.9 Desafíos y oportunidades futuras en IA para salud y wearables
9.90 Consideraciones éticas y regulatorias en el uso de IA en la atención médica
1.1 Fundamentos de Edge AI en Salud: Introducción, desafíos y oportunidades
1.2 Introducción a TinyML: modelos de aprendizaje automático optimizados
1.3 Inferencia On-Device: implementación eficiente en wearables
1.4 Seguridad OTA: actualizaciones seguras y protección de datos
1.5 Plataformas y herramientas para IA en wearables: Edge Impulse, TensorFlow Lite
1.6 Recolección y preprocesamiento de datos para wearables
1.7 Diseño de modelos de IA para wearables: modelos CNN, RNN
1.8 Evaluación y validación de modelos de IA en dispositivos
1.9 Implementación de IA en dispositivos wearables: optimización de código
1.10 Proyecto final: IA para salud en wearables con seguridad
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).