Formation IA générative et ingénierie des invites dans le domaine de la santé
L'IA générative est une technologie qui crée de nouveaux contenus, tels que du texte, des images et des recommandations, en se basant sur des invites et des données.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou en personne), s'adresse aux professionnels de la santé de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser l'IA générative et l'ingénierie des invites pour améliorer l'efficacité, l'exactitude 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 des invites.
- Appliquer des outils d'IA pour rationaliser les tâches cliniques, administratives et de recherche.
- Assurer une utilisation éthique, sécuritaire et conforme des IA dans le domaine de la santé.
- Optimiser les invites pour obtenir des résultats cohérents et exacts.
Format du cours
- Cours magistral 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 en discuter.
Plan du cours
Module 1 – Fondamentaux de l'IA générative et de l'ingénierie des invites
- Ce qu'est l'IA générative et son fonctionnement
- Différences entre modèles et outils d'IA
- Principes de l'ingénierie des invites
- Structure et optimisation des invites pour des résultats cohérents
Module 2 – Applications pratiques en médecine
- Rédaction de rapports et d'avis médicaux
- Modèles d'invites pour standardiser la documentation clinique
- Aide à la décision clinique
- Suggestions de diagnostics différentiels et lignes directrices fondées sur des preuves
- Optimisation du temps
- Préparation avant la consultation et assistance pendant les procédures chirurgicales
- Communication avec les patients
- Création de consignes post-consultation claires et humanisées
- Support des connaissances médicales
- Résumés de lignes directrices cliniques, revues rapides et recherches thématiques
- Gestion administrative des bureaux médicaux
- Organisation des horaires, rappels et communication interne
Module 3 – Bonnes pratiques et limites de l'IA en médecine
- Erreurs courantes et moyens de les éviter
- Validation et examen des informations générées par l'IA
- Complémentarité avec le jugement clinique humain
Module 4 – Éthique, vie privée et utilisation sécuritaire
- 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
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- La connaissance de la terminologie médicale de base
- L'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 en milieu médical
Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle des agents IA dans les soins de santé et les diagnostics.
- Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et les diagnostics prédictifs.
- Intégrer l'IA aux dossiers de santé électroniques (DSE) et aux flux de travail cliniques.
- Assurer la conformité aux réglementations des soins de santé et aux pratiques d'IA éthique.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'IA dans l'amélioration des expériences de RA / RV dans le domaine des soins de santé.
- Utiliser la RA / RV pour des simulations chirurgicales et une formation médicale.
- Appliquer des outils de RA / RV dans la réhabilitation et la thérapie des patients.
- Explorer les préoccupations éthiques et en matière de confidentialité liées aux outils médicaux potenziés par l'IA.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
- Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive sur des données de santé.
- Analyser des images médicales à l'aide de techniques pilotées par l'IA.
- Explorer les considérations éthiques liées aux solutions de santé basées sur l'IA.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables :
- D'identifier les principaux défis des soins de santé que l'IA peut résoudre.
- D'analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, la sécurité et la recherche médicale.
- De comprendre la relation entre l'IA et les modèles d'affaires dans le secteur de la santé.
- D'appliquer les concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios propres aux soins de santé.
- De développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse de 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 les interactions liés aux soins de santé.
- Fournir des informations médicales précises et un soutien aux patients grâce à ChatGPT.
- Appliquer ChatGPT à la recherche et à l'analyse médicales.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle et les avantages de l'IA à la périphérie dans les soins de santé.
- Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils périphériques pour des applications en santé.
- Mettre en œuvre des solutions d'IA à la périphérie dans des dispositifs portables et des outils de diagnostic.
- Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'IA à la périphérie.
- Prendre en compte les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA en santé.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Ajuster finement des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les dossiers médicaux électroniques (DME), les images médicales et les données chronologiques.
- Appliquer l'apprentissage par transfert, l'adaptation au domaine et la compression de modèles dans des contextes médicaux.
- Aborder les enjeux de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement des modèles.
- Déployer et surveiller les modèles ajustés finement dans des environnements de soins de santé réels.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer les principes et les applications de l'IA générative dans les soins de santé.
- Identifier les opportunités offertes par l'IA générative pour améliorer la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.
- Utiliser des techniques d'IA générative pour l'imagerie médicale et le diagnostic.
- Évaluer les implications éthiques de l'IA dans les environnements médicaux.
- Développer des stratégies pour intégrer les technologies de l'IA dans les systèmes de soins de santé.
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans la santé moderne.
- Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour les diagnostics fondés sur l'IA.
- Appliquer des techniques d'IA pour analyser les images médicales et les dossiers de santé électroniques.
- Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic des maladies et les recommandations de traitement.
- Mettre en œuvre la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (TLN) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les fondamentaux de l'ingénierie des prompts dans le domaine de la santé.
- Utiliser des invites d'IA pour la documentation clinique et les interactions avec les patients.
- Tirer parti de l'IA pour la recherche médicale et la revue de la littérature.
- Améliorer la découverte de médicaments et la prise de décision clinique grâce à des invites générées par l'IA.
- Assurer la conformité aux normes réglementaires et éthiques en matière d'IA dans le secteur de la santé.
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