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Plan du cours
Introduction à l'IA dans le secteur de la santé
- Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique en médecine.
- Développement historique de l'IA dans le secteur de la santé.
- Principales opportunités et défis de l'adoption de l'IA.
Données de santé et IA
- Types de données de santé : structurées et non structurées.
- Réglementations sur la confidentialité et la sécurité des données (HIPAA, RGPD).
- Considérations éthiques dans les soins de santé pilotés par l'IA.
Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour la santé
- Apprentissage supervisé par rapport à l'apprentissage non supervisé.
- Ingénierie des caractéristiques et prétraitement des données pour les ensembles de données médicales.
- Évaluation des modèles d'IA dans les applications de santé.
Applications de l'IA dans les soins aux patients
- L'IA dans l'imagerie médicale et les diagnostics.
- Analyses prédictives pour les résultats des patients.
- Médecine personnalisée et recommandations de traitement.
L'IA pour les opérations hospitalières et cliniques
- Automatisation des tâches administratives avec l'IA.
- Systèmes d'aide à la décision pilotés par l'IA.
- Optimisation de la gestion des ressources hospitalières.
Éthique, biais et gouvernance de l'IA dans le secteur de la santé
- Compréhension des biais dans les modèles d'IA médicaux.
- Considérations réglementaires et de conformité.
- Garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d'IA.
Projet final : Analyse des données des patients pilotée par l'IA
- Exploration d'un ensemble de données de santé.
- Construction et évaluation d'un modèle d'IA pour les prédictions médicales.
- Interprétation des sorties du modèle et amélioration de la précision.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique.
- Expérience avec la programmation Python.
- La connaissance des données de santé ou des flux de travail cliniques est un plus.
Public cible
- Professionnels de la santé intéressés par les applications de l'IA.
- Scientifiques des données et ingénieurs en IA travaillant dans le secteur de la santé.
- Dirigeants technologiques et décideurs dans le domaine médical.
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