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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