Formation AI Agents for Healthcare and Diagnostics
Les agents d'IA transforment les diagnostics des patients, la découverte de médicaments et les flux de travail des soins de santé en tirant parti de l'apprentissage automatique et de l'automatisation pour améliorer la prise de décision et l'efficacité.
Cette formation en direct avec instructeur (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 l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de.. :
- Comprendre le rôle des agents d'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 médicaux électroniques (DME) et aux flux de travail cliniques.
- Assurer la conformité avec les réglementations en matière de soins de santé et les pratiques éthiques de l'IA.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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- Personnaliser BabyAGI pour des tâches d'automatisation spécifiques à l'industrie.
- Optimiser les performances et l'utilisation des ressources de BabyAGI.
- Intégrer BabyAGI avec les systèmes de l'entreprise, les API et les outils externes.
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- Configurer Read AI pour les réunions sur les principaux plateformes.
- Générer automatiquement des résumés de réunion et identifier les points d'action.
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- Définir des flux de travail complets pour les réunions d'équipes à distance en utilisant Read AI.
- Automatiser les suivis et la documentation pour réduire le surcoût des réunions.
- Tirer parti des synthèses alimentées par l'IA pour une collaboration synchrone et asynchrone.
- Suivre l'engagement et la responsabilisation de l'équipe grâce aux insights Read AI.
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