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Plan du cours

Introduction à l'IA multimodale pour la santé

  • Aperçu des applications de l'IA dans le diagnostic médical.
  • Types de données de santé : structurées vs non structurées.
  • Défis et considérations éthiques dans la santé pilotée par l'IA.

Imagerie médicale et IA

  • Introduction aux formats d'imagerie médicale (DICOM, PACS).
  • Apprentissage profond pour l'analyse des radiographies, IRM et scanners CT.
  • Étude de cas : radiologie assistée par IA pour la détection des maladies.

Dossiers de santé électroniques (DSE) et IA

  • Traitement et analyse des dossiers médicaux structurés.
  • Traitement du langage naturel (TLN) pour les notes cliniques non structurées.
  • Modélisation prédictive pour les résultats des patients.

Intégration multimodale pour le diagnostic

  • Combinaison de l'imagerie médicale, des DSE et des données génomiques.
  • Systèmes d'aide à la décision pilotés par l'IA.
  • Étude de cas : diagnostic du cancer utilisant l'IA multimodale.

Applications vocales et de TLN dans la santé

  • Reconnaissance vocale pour la transcription médicale.
  • Chatbots alimentés par l'IA pour l'interaction avec les patients.
  • Automatisation de la documentation clinique.

IA pour l'analyse prédictive dans la santé

  • Détection précoce des maladies et évaluation des risques.
  • Recommandations de traitement personnalisées.
  • Étude de cas : modèles prédictifs pilotés par l'IA pour la gestion des maladies chroniques.

Déploiement des modèles d'IA dans les systèmes de santé

  • Prétraitement des données et entraînement des modèles.
  • Implémentation en temps réel de l'IA dans les hôpitaux.
  • Défis du déploiement de l'IA dans les environnements médicaux.

Considérations réglementaires et éthiques

  • Conformité de l'IA aux réglementations de la santé (HIPAA, RGPD).
  • Biais et équité dans les modèles d'IA médicaux.
  • Bonnes pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans la santé.

Tendances futures de l'IA dans la santé

  • Avancées de l'IA multimodale pour le diagnostic.
  • Techniques émergentes d'IA pour la médecine personnalisée.
  • Le rôle de l'IA dans l'avenir de la santé et de la télémédecine.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique.
  • Connaissances de base des formats de données médicales (DICOM, DSE, HL7).
  • Expérience en programmation Python et avec les frameworks d'apprentissage profond.

Public cible

  • Professionnels de la santé.
  • Chercheurs médicaux.
  • Développeurs d'IA dans l'industrie de la santé.
 21 Heures

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Prix par participant

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