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Plan du cours

Introduction à l'IA générative

  • Comprendre les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Approfondissement des modèles génératifs
  • Le paysage de l'IA générative dans les soins de santé

IA générative dans la découverte de médicaments

  • Accélérer la conception de médicaments grâce à l'IA
  • Études de cas : réussites et défis
  • Criblage virtuel et modèles prédictifs

Médecine personnalisée grâce à l'IA générative

  • Adapter les traitements avec l'IA
  • Génomique et IA : une nouvelle ère de personnalisation
  • Considérations éthiques dans la médecine personnalisée propulsée par l'IA

Avancées en imagerie médicale

  • Améliorer les diagnostics grâce à l'IA générative
  • Imagerie médicale 3D et techniques de reconstruction par IA
  • Améliorer les résultats pour les patients grâce à l'imagerie assistée par IA

Applications réelles et perspectives futures

  • Intégrer l'IA générative dans la pratique clinique
  • L'avenir de l'IA dans les soins et la gestion des patients
  • Projet final : proposer une solution IA à un problème de santé

Implications éthiques et sociétales

  • Naviguer dans le paysage éthique de l'IA dans les soins de santé
  • Vie privée des données, sécurité et gouvernance
  • Se préparer à l'avenir : politique et réglementation

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec la programmation Python
  • Connaissances introductives en biologie et systèmes de soins de santé

Audience cible

  • Professionnels de la santé
  • Analystes de données
  • Décideurs politiques
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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