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Plan du cours

Introduction à l'IA dans le domaine de la santé

  • Aperçu des applications de l'IA dans les diagnostics médicaux
  • Surveillance des patients et aide à la décision assistées par l'IA
  • Considérations réglementaires et éthiques

L'IA pour l'analyse d'images médicales

  • Techniques d'apprentissage profond pour l'imagerie médicale
  • Automatisation des flux de travail de radiologie et de pathologie
  • Pratique : Mise en œuvre de l'IA pour la classification d'images médicales

Analytique prédictive et IA pour les diagnostics

  • Utilisation de l'IA pour la prédiction des maladies et le diagnostic précoce
  • Modèles d'IA pour l'évaluation des risques et le pronostic
  • Pratique : Construction de modèles prédictifs avec des données patients

Intégration de l'IA avec les Dossiers de Santé Électroniques (DSE)

  • Formats de données de santé standardisés (FHIR, HL7)
  • Automatisation des flux de travail cliniques avec l'IA
  • Pratique : Connexion des modèles d'IA aux systèmes de DSE

L'IA pour la découverte de médicaments et la médecine personnalisée

  • Comment l'IA accélère la découverte et le développement de médicaments
  • Médecine de précision et recommandations de traitement pilotées par l'IA
  • Études de cas de l'IA dans la recherche pharmaceutique

Conformité, sécurité et éthique de l'IA dans le domaine de la santé

  • Garantie de la conformité aux réglementations HIPAA et RGPD
  • Réduction des biais et équité dans les solutions de santé basées sur l'IA
  • Pratiques exemplaires de sécurité pour les applications de santé à base d'IA

Mise en œuvre de solutions d'IA dans le domaine de la santé

  • Défis et meilleures pratiques pour le déploiement de l'IA
  • Mise à l'échelle des solutions d'IA dans les hôpitaux et les cliniques
  • Pratique : Déploiement d'un assistant de santé alimenté par l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base sur l'IA et l'apprentissage automatique
  • Expérience en analyse de données et en systèmes de santé
  • Maîtrise de la terminologie médicale et des diagnostics

Audience cible

  • Professionnels de santé
  • Développeurs d'IA
  • Chercheurs médicaux
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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