Plan du cours

Introduction à AI in Healthcare

  • Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique en médecine
  • Développement historique de l'IA dans le domaine de la santé
  • Principales opportunités et défis liés à l'adoption de l'IA

Données de santé et IA

  • Types de données de santé : structurées et non structurées
  • Réglementations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données (HIPAA, GDPR)
  • Considérations éthiques dans les soins de santé basés sur l'IA

Machine Learning Fondamentaux pour les soins de santé

  • Apprentissage supervisé vs. apprentissage non supervisé
  • Ingénierie des caractéristiques et prétraitement des données pour les ensembles de données médicaux
  • Évaluation des modèles d'IA dans les applications de soins de santé

Applications de l'IA dans les soins aux patients

  • IA dans l'imagerie médicale et le diagnostic
  • Analyse prédictive pour les résultats des patients
  • Médecine personnalisée et recommandations de traitement

IA pour les opérations hospitalières et cliniques

  • Automatisation des tâches administratives avec l'IA
  • Systèmes de soutien à la décision basés sur l'IA
  • Optimisation de la gestion des ressources hospitalières

Éthique, biais et Go gouvernance de l'IA dans les soins de santé

  • Comprendre les biais dans les modèles d'IA médicaux
  • Considérations réglementaires et de conformité
  • Assurer la transparence et la responsabilité dans les systèmes d'IA

Projet de synthèse : Patient piloté par l'IA Data Analysis

  • Exploration d'un ensemble de données de santé
  • Construction et évaluation d'un modèle d'IA pour les prédictions médicales
  • Interprétation des résultats du modèle et amélioration de la précision

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Notions de base en matière d'apprentissage automatique
  • Expérience en programmation Python
  • Une familiarité avec les données de santé ou les flux de travail cliniques est un atout

Public cible

  • Professionnels de la santé intéressés par les applications de l'IA
  • Data scientists et ingénieurs en IA travaillant dans le secteur de la santé
  • Chefs de projet et décideurs technologiques dans le domaine médical
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires