Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
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