Formation IA générative et ingénierie de requêtes dans le domaine de la santé
L'IA générative est une technologie qui crée de nouveaux contenus tels que des textes, des images et des recommandations à partir d'indications et de données.
Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau débutant à intermédiaire souhaitant utiliser l'IA générative et l'ingénierie de requêtes pour améliorer l'efficacité, la précision et la communication dans les contextes médicaux.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'IA générative et de l'ingénierie de requêtes.
- Appliquer les outils d'IA pour rationaliser les tâches cliniques, administratives et de recherche.
- Garantir une utilisation éthique, sécurisée et conforme de l'IA dans le domaine de la santé.
- Optimiser les requêtes pour obtenir des résultats cohérents et précis.
Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques et études de cas.
- Expérimentation pratique avec des outils d'IA.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour convenir d'un arrangement.
Plan du cours
Module 1 – Fondamentaux de l'IA générative et de l'ingénierie de requêtes
- Définition de l'IA générative et fonctionnement
- Différences entre les modèles et les outils d'IA
- Principes de l'ingénierie de requêtes
- Structure et optimisation des requêtes pour des résultats cohérents
Module 2 – Applications pratiques pour la médecine
- Rédaction de rapports et d'avis médicaux
- Modèles de requêtes pour standardiser la documentation clinique
- Aide à la décision clinique
- Suggestions de diagnostics différentiels et de recommandations fondées sur les preuves
- Optimisation du temps
- Préparation avant consultation et assistance lors des procédures chirurgicales
- Communication avec les patients
- Création de consignes post-consultation claires et humanisées
- Appui au savoir médical
- Résumés de recommandations cliniques, revues rapides et recherches thématiques
- Gestion administrative des cabinets médicaux
- Organisation des agendas, rappels et communication interne
Module 3 – Bonnes pratiques et limites de l'IA dans le domaine médical
- Erreurs courantes et comment les éviter
- Validation et révision des informations générées par l'IA
- Complémentarité avec le jugement clinique humain
Module 4 – Éthique, vie privée et utilisation sécurisée
- Implications éthiques de l'IA dans le domaine de la santé
- Conformité aux lois sur la protection des données (LGPD) et aux règles de confidentialité
- Responsabilité professionnelle dans l'utilisation de l'IA
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Une bonne compréhension de la terminologie médicale de base
- Une expérience des processus cliniques ou administratifs dans le domaine de la santé
- Une familiarité de base avec les outils numériques
Public cible
- Professionnels de la santé
- Chercheurs médicaux
- Personnel administratif dans des établissements médicaux
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle des agents d'IA dans le domaine de la santé et du diagnostic.
- Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et le diagnostic prédictif.
- Intégrer l'IA aux dossiers médicaux électroniques (DME) et aux flux de travail cliniques.
- Garantir la conformité aux réglementations de santé et aux pratiques éthiques de l'IA.
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- Comprendre le rôle de l'IA dans l'amélioration des expériences de RA/VR dans le secteur de la santé.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
- Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive dans les données de santé.
- Analyser des images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
- Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Identifier les principaux défis du secteur de la santé auxquels l'IA peut répondre.
- Analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, la sécurité et la recherche médicale.
- Comprendre le lien entre l'IA et les modèles économiques de la santé.
- Appliquer les concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios du secteur de la santé.
- Développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse des données médicales.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux de ChatGPT et ses applications dans le secteur de la santé.
- Utiliser ChatGPT pour automatiser les processus et interactions en santé.
- Fournir des informations médicales précises et un soutien aux patients via ChatGPT.
- Appliquer ChatGPT à la recherche et à l'analyse médicales.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils en périphérie pour des applications de santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'Edge AI dans des appareils portables et des outils de diagnostic.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Affiner des modèles d'IA sur des jeux de données de santé, y compris les DME, les images médicales et les données temporelles.
- Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation au domaine et la compression de modèles dans des contextes médicaux.
- Traiter les enjeux de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
- Déployer et surveiller les modèles affinés dans des environnements de santé réels.
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- Exposer les principes et applications de l'IA générative dans le secteur de la santé.
- Identifier les opportunités que l'IA générative offre pour améliorer la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.
- Utiliser des techniques d'IA générative pour l'imagerie médicale et le diagnostic.
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- Développer des stratégies pour intégrer les technologies IA dans les systèmes de santé.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans la santé moderne.
- Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour des diagnostics pilotés par l'IA.
- Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers de santé électroniques.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux du génie des prompts dans le domaine de la santé.
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- Tirer parti de l'IA pour la recherche médicale et la revue de la littérature.
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