Plan du cours

Introduction à l'IA générative

  • Comprendre les fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Plongée profonde dans les modèles génératifs
  • Le paysage de l'IA générative en santé

L'IA générative dans la découverte de médicaments

  • Accélérer la conception de médicaments avec l'IA
  • Études de cas : succès et défis
  • Écran virtuel et modèles prédictifs

La 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 par l'IA

Avancées en imagerie médicale

  • Améliorer le diagnostic avec l'IA générative
  • Imagerie médicale 3D et techniques de reconstruction par IA
  • Améliorer les résultats des patients grâce à l'imagerie assistée par l'IA

Applications concrètes et perspectives futures

  • Intégrer l'IA générative dans la pratique clinique
  • L'avenir de l'IA dans les soins aux patients et la gestion
  • Projet final : proposer une solution d'IA pour un défi en santé

Implications éthiques et sociétales

  • Naviguer dans le paysage éthique de l'IA en santé
  • Confidentialité des données, sécurité et gouvernance
  • Se préparer pour l'avenir : politique et réglementation

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Connaissance du langage de programmation Python
  • Connaissances introductives en biologie et systèmes de santé

Public cible

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

Nombre de participants


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