Plan du cours

Introduction à Multimodal AI pour les soins de santé

  • Aperçu des applications de l'IA dans le domaine du diagnostic médical
  • Types de données médicales : structurées et non structurées
  • Défis et considérations éthiques dans les soins de santé pilotés par l'IA

Imagerie médicale et IA

  • Introduction aux formats d'imagerie médicale (DICOM, PACS)
  • Apprentissage profond pour l'analyse des rayons X, de l'IRM et de la tomodensitométrie
  • Étude de cas : Radiologie assistée par l'IA pour la détection des maladies

Electrones dossiers médicaux électroniques (DME) et l'IA

  • Traitement et analyse des dossiers médicaux structurés
  • L'intelligence artificielle Natural Language Processing (NLP) pour les notes cliniques non structurées
  • Modélisation prédictive des résultats pour les patients

Intégration multimodale pour le diagnostic

  • Combinaison de l'imagerie médicale, des DSE et des données génomiques
  • Systèmes d'aide à la décision pilotés par l'IA
  • Étude de cas : Diagnostic du cancer à l'aide de l'IA multimodale

Applications vocales et NLP dans le domaine de la santé

  • Reconnaissance vocale pour la transcription médicale
  • Chatbots alimentés par l'IA pour l'interaction avec les patients
  • Automatisation de la documentation clinique

L'IA pour Predictive Analytics dans les soins de santé

  • Détection précoce des maladies et évaluation des risques
  • Recommandations de traitement personnalisées
  • Étude de cas : Modèles prédictifs pilotés par l'IA pour la gestion des maladies chroniques

Déploiement de modèles d'IA dans les systèmes de santé

  • Prétraitement des données et formation des modèles
  • Mise en œuvre de l'IA en temps réel dans les hôpitaux
  • Défis liés au déploiement de l'IA dans les environnements médicaux

Considérations réglementaires et éthiques

  • Conformité de l'IA avec les réglementations en matière de santé (HIPAA, GDPR)
  • Biais et équité dans les modèles d'IA médicale
  • Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA dans les soins de santé

Tendances futures en matière de soins de santé fondés sur l'IA

  • Progrès de l'IA multimodale pour le diagnostic
  • Techniques d'IA émergentes pour la médecine personnalisée
  • Le rôle de l'IA dans l'avenir des soins de santé et de la télémédecine

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des principes fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique
  • Connaissance de base des formats de données médicales (DICOM, EHR, HL7)
  • Expérience de la programmation Python et des cadres d'apprentissage profond.

Audience

  • Professionnels de la santé
  • Chercheurs médicaux
  • Développeurs d'IA dans l'industrie de la santé
 21 Heures

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