Plan du cours

Introduction à l'IA dans les soins de santé

  • Aperçu des applications de l'IA dans le domaine du diagnostic médical
  • Suivi des patients et aide à la décision par l'IA
  • Considérations réglementaires et éthiques

L'IA pour la médecine Image Analysis

  • Techniques d'apprentissage profond pour l'imagerie médicale
  • Automatisation des flux de travail en radiologie et en pathologie
  • Travaux pratiques : Mise en œuvre de l'IA pour la classification des images médicales

Predictive Analytics et l'IA pour le diagnostic

  • Utilisation de l'IA pour la prédiction des maladies et le diagnostic précoce
  • Modèles d'IA pour l'évaluation des risques et le pronostic
  • Travaux pratiques : Construire des modèles prédictifs avec les données des patients

Intégration de l'IA aux Electrondossiers médicaux électroniques (DME)

  • Formats de données de santé normalisés (FHIR, HL7)
  • Automatisation des flux de travail cliniques avec l'IA
  • Travaux pratiques : Connexion des modèles d'IA aux systèmes de DSE

L'IA pour la découverte de médicaments et la médecine personnalisée

  • Comment l'IA accélère la découverte et le développement de médicaments
  • Médecine de précision pilotée par l'IA et recommandations de traitement
  • Études de cas de l'IA dans la recherche pharmaceutique

Conformité, sécurité et éthique de l'IA dans les soins de santé

  • Garantir la conformité à l'HIPAA et à la norme GDPR
  • Atténuation des biais et équité dans les soins de santé pilotés par l'IA
  • Meilleures pratiques en matière de sécurité pour les applications d'IA dans le domaine de la santé

Mise en œuvre de solutions d'IA dans les soins de santé

  • Défis et bonnes pratiques pour le déploiement de l'IA
  • Mise à l'échelle des solutions d'IA dans les hôpitaux et les cliniques
  • Travaux pratiques : Déploiement d'un assistant de soins de santé alimenté par l'IA

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base des concepts d'IA et d'apprentissage automatique
  • Expérience de l'analyse des données et des systèmes de santé
  • Familiarité avec la terminologie médicale et les diagnostics

Public

  • Professionnels de la santé
  • Développeurs d'IA
  • Chercheurs médicaux
 14 Heures

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