Plan du cours

Introduction à l'IA dans les soins de santé

  • Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique en médecine
  • Développement historique de l'IA dans les soins de santé
  • Principales opportunités et défis de la mise en œuvre 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 basés sur l'IA

Fondements de l'apprentissage automatique pour les soins de santé

  • Apprentissage supervisé vs. non supervisé
  • Ingénierie des caractéristiques et prétraitement des données pour les jeux de données médicaux
  • Évaluation des modèles d'IA dans les applications de soins de santé

Applications de l'IA dans le soin aux patients

  • IA en imagerie médicale et diagnostics
  • Analyse prédictive pour les résultats des patients
  • Médecine personnalisée et recommandations thérapeutiques

IA pour les opérations hospitalières et cliniques

  • Automatisation des tâches administratives avec l'IA
  • Systèmes d'aide à la décision basés sur l'IA
  • Optimisation de la gestion des ressources hospitalières

Éthique, biais et gouvernance de l'IA dans les soins de santé

  • Compréhension du biais dans les modèles d'IA médicaux
  • Considérations réglementaires et conformité
  • Assurer la transparence et la responsabilité des systèmes d'IA

Projet phare : Analyse de données de patients basée sur l'IA

  • Exploration d'un jeu 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 en programmation Python
  • Une familiarité avec les données de santé ou les flux de travail cliniques est un atout

Public cible

  • Professionnels de la santé intéressés par les applications de l'IA
  • Scientifiques des données et ingénieurs IA travaillant dans le secteur de la santé
  • Dirigeants technologiques et décideurs dans le domaine médical
 21 Heures

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