Formation TinyML dans la santé : l'IA sur les appareils portables

L'IA agentique est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et utilisent des outils pour atteindre des objectifs dans des contraintes définies.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place) s'adresse aux équipes intermédiaires de la santé et des données qui souhaitent concevoir, évaluer et régir des solutions d'IA agentique pour des cas d'utilisation cliniques et opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Expliquer les concepts et les contraintes de l'IA agentique dans le contexte des soins de santé.
• Concevoir des workflows sûrs avec planification, mémoire et utilisation d'outils.
• Construire des agents avec récupération augmentée basés sur des documents cliniques et des bases de connaissances.
• Évaluer, surveiller et régir le comportement des agents avec des garde-fous et des contrôles incluant un humain dans la boucle.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion facilitée.
• Laboratoires guidés et explications de code dans un environnement sandbox.
• Exercices fondés sur des scénarios sur la sécurité, l'évaluation et la gouvernance.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en discuter.

Cette formation en direct animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire à avancé et aux développeurs d'IA qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de soins de santé basées sur l'IA.

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.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Canada (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des solutions d'IA et de RA / RV pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la réhabilitation.

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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire et aux professionnels de la santé souhaitant exploiter l'IA pour des applications avancées en santé avec Google Colab.

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.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la santé et aux spécialistes des données de niveau intermédiaire souhaitant comprendre et appliquer les technologies de l'IA dans des environnements de soins de santé.

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.

TinyML désigne le déploiement de modèles d'apprentissage automatique optimisés sur des appareils edge aux ressources limitées.

Cette formation animée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels techniques avancés qui souhaitent concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets.

À la fin de cette formation, les participants apprendront à :

• Collecter, préparer et gérer des ensembles de données pour des applications TinyML.
• Entraîner et optimiser des modèles pour des microcontrôleurs à faible consommation.
• Convertir des modèles en formats légers adaptés aux appareils edge.
• Déployer, tester et surveiller des applications TinyML dans des environnements matériels réels.

Format du cours

• Conférences guidées par l'instructeur et discussions techniques.
• Laboratoires pratiques et expérimentations itératives.
• Déploiement concret sur des plateformes à base de microcontrôleurs.

Options de personnalisation du cours

• Pour personnaliser la formation avec des toolchains spécifiques, des cartes matérielles ou des flux de travail internes, veuillez nous contacter pour en convenir.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la santé et aux chercheurs qui souhaitent exploiter ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, rationaliser les flux de travail et optimiser les résultats en matière de santé.

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.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs d'IA souhaitant exploiter l'IA à la périphérie pour des solutions innovantes en santé.

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.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs d'IA médicale et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent ajuster finement des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et l'anticipation des résultats des patients, en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

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.

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 consignes (prompts) et des données.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de la santé de niveau débutant à intermédiaire souhaitant utiliser l'IA générative et l'ingénierie des prompts pour améliorer l'efficacité, la précision et la communication dans le contexte médical.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondements de l'IA générative et de l'ingénierie des prompts.
• Appliquer des outils d'IA pour rationaliser les tâches cliniques, administratives et de recherche.
• Garantir une utilisation éthique, sécuritaire et conforme de l'IA dans le secteur de la santé.
• Optimiser les consignes (prompts) pour obtenir des résultats cohérents et précis.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• 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 afin de convenir des modalités.

Cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels de la santé, aux analystes de données et aux décideurs politiques de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer l'IA générative dans le contexte des soins de santé.

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.

LangGraph permet de créer des flux de travail étatiques et multi-acteurs alimentés par des LLM, offrant un contrôle précis des chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces fonctionnalités sont essentielles pour garantir la conformité, l'interopérabilité et développer des systèmes d'aide à la décision alignés sur les flux de travail médicaux.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en relevant les défis réglementaires, éthiques et opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Concevoir des flux de travail LangGraph spécifiques au secteur de la santé, en privilégiant la conformité et l'auditabilité.
• Intégrer des applications LangGraph avec des ontologies et des normes médicales (FHIR, SNOMED CT, CIM).
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de fiabilité, de traçabilité et d'explicabilité dans des environnements sensibles.
• Déployer, surveiller et valider des applications LangGraph dans des environnements de production healthcare.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
• Pratique de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est dispensée à Canada et s'adresse aux professionnels de la santé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent appliquer l'IA multimodale aux diagnostics médicaux et aux applications de santé.

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.

Ollama est une plateforme légère permettant d'exécuter des modèles de langage à grande échelle (LLM) localement.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire et aux équipes informatiques souhaitant déployer, personnaliser et opérationnaliser des solutions d'IA basées sur Ollama au sein des environnements cliniques et administratifs.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Ollama pour une utilisation sécurisée dans les établissements de santé.
• Intégrer des LLM locaux dans les flux de travail cliniques et les processus administratifs.
• Personnaliser les modèles pour le vocabulaire et les tâches spécifiques au secteur de la santé.
• Appliquer les meilleures pratiques en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité réglementaire.

Format du cours

• Cours interactif et discussions.
• Démonstrations pratiques et exercices guidés.
• Mise en œuvre concrète dans un environnement de simulation de santé isolé (sandbox).

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la santé et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire souhaitant tirer parti des techniques d'ingénierie des prompts pour améliorer les flux de travail médicaux, l'efficacité de la recherche et les résultats pour les patients.

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.