Formation Intelligence Artificielle pour la Santé utilisant Google Colab

L'IA agissante est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et effectuent des actions utilisant des outils pour atteindre des objectifs dans le cadre de contraintes définies.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur s'adresse aux équipes intermédiaires de santé et de données qui souhaitent concevoir, évaluer et gouverner des solutions d'IA agissante pour les cas d'utilisation cliniques et opérationnels.

A la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Expliquer les concepts et contraintes de l'IA agissante dans le contexte de la santé.
• Développer des flux de travail d’agents sûrs avec planification, mémoire et utilisation d’outils.
• Construire des agents enrichis par la récupération sur les documents cliniques et les bases de connaissances.
• Évaluer, surveiller et gouverner le comportement des agents avec des garde-fous et des contrôles en boucle fermée avec l'humain.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussion guidée.
• Labs dirigés et démonstrations de code dans un environnement sandbox.
• Exercices basés sur des scénarios sur la sécurité, l'évaluation et le gouvernance.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé et développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de santé pilotées par l'intelligence artificielle.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle des agents d'IA dans la santé et les diagnostics.
• Développer des modèles d'IA pour l'analyse d'images médicales et les diagnostics prédictifs.
• Intégrer l'IA avec les dossiers de santé électroniques (EHR) et les flux de travail cliniques.
• Assurer la conformité aux réglementations en matière de santé et aux pratiques éthiques de l'IA.

Ce cours en présentiel (en ligne ou sur site) est destiné aux professionnels de santé intermédiaires qui souhaitent appliquer des solutions basées sur l'IA et la réalité augmentée/virtuelle (AR/VR) pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la réadaptation.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'IA dans l'amélioration des expériences AR/VR en santé.
• Utiliser l'AR/VR pour les simulations chirurgicales et la formation médicale.
• Appliquer les outils d'AR/VR à la réadaptation et au traitement des patients.
• Explorer les préoccupations éthiques et de confidentialité dans les outils médicaux assistés par l'IA.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de santé et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les technologies d'intelligence artificielle dans les environnements de soins.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier les principaux défis du secteur de la santé auxquels l'IA peut répondre.
• Analyser l'impact de l'IA sur les soins aux patients, leur sécurité et la recherche médicale.
• Comprendre la relation entre l'IA et les modèles d'affaires dans le secteur de la santé.
• Appliquer des concepts fondamentaux de l'IA à des scénarios de soins de santé.
• Développer des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse des données médicales.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de la santé et aux chercheurs qui souhaitent utiliser ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, optimiser les flux de travail et améliorer les résultats en matière de santé.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de ChatGPT et ses applications dans le domaine de la santé.
• Utiliser ChatGPT pour automatiser les processus et interactions en matière de santé.
• Fournir des informations médicales précises et un soutien aux patients à l'aide de ChatGPT.
• Appliquer ChatGPT à la recherche médicale et à l'analyse.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur site), est destiné aux scientifiques des données débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent apprendre les bases de la science des données à l'aide de Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab.
• Écrire et exécuter un code Python de base.
• Importer et gérer des ensembles de données.
• Créer des visualisations à l'aide des bibliothèques Python.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists débutants qui souhaitent apprendre à créer des visualisations de données significatives et visuellement attrayantes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et naviguer dans Google Colab pour la visualisation des données.
• Créer divers types de graphiques en utilisant Matplotlib.
• Utiliser Seaborn pour des techniques de visualisation avancées.
• Personnaliser les graphiques pour une meilleure présentation et clarté.
• Interpréter et présenter efficacement les données à l'aide d'outils visuels.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires, aux ingénieurs biomédicaux et aux développeurs AI qui souhaitent exploiter l'Edge AI pour des solutions innovantes dans le domaine de la santé.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans le secteur de la santé.
• Développer et déployer des modèles AI sur des appareils IoT pour des applications médicales.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les dispositifs portables et les outils diagnostiques.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients en utilisant l'Edge AI.
• Traiter les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'intelligence artificielle en santé.

Ce cours en direct, dirigé par un formateur (en ligne ou sur place) s'adresse aux développeurs d'intelligence artificielle médicale et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent affiner les modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

À l'issue de ce cours, les participants seront capables de :

• Affiner des modèles IA sur des jeux de données de santé tels que les EMR, les images médicales et les données temporelles.
• Appliquer l'apprentissage par transfert, l'adaptation du domaine et la compression du modèle dans un contexte médical.
• Traiter la confidentialité, le biais et la conformité réglementaire lors du développement des modèles.
• Déployer et surveiller les modèles affinés dans des environnements médicaux réels.

L'IA générative est une technologie qui crée de nouveaux contenus tels que du texte, des images et des recommandations basées sur des prompts et des données.

Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser l'IA générative et le prompt engineering pour améliorer l'efficacité, la précision et la communication dans les contextes médicaux.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'IA générative et du prompt engineering.
• Appliquer des outils d'IA pour optimiser les tâches cliniques, administratives et de recherche.
• Assurer une utilisation éthique, sûre et conforme de l'IA dans le domaine de la santé.
• Optimiser des prompts pour obtenir des résultats cohérents et précis.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques et études de cas.
• Expérimentation pratique avec des outils d'IA.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de santé, analystes de données et décideurs politiques de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer l'intelligence artificielle générative dans le contexte de la santé.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Expliquer les principes et les applications de l'IA générative dans le domaine de la santé.
• Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA générative pour améliorer la découverte de médicaments et la médecine personnalisée.
• Utiliser des techniques d'IA générative pour l'imagerie médicale et le diagnostic.
• Évaluer les implications éthiques de l'IA dans les environnements médicaux.
• Développer des stratégies pour intégrer les technologies d'IA dans les systèmes de santé.

LangGraph permet des workflows multi-acteurs et étatiques alimentés par des LLM avec un contrôle précis sur les chemins d'exécution et la persistance de l'état. Dans le secteur de la santé, ces capacités sont essentielles pour la conformité, l'interopérabilité et la création de systèmes de soutien à la décision qui s'intègrent aux workflows médicaux.

Cette formation en direct animée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires et avancés souhaitant concevoir, mettre en œuvre et gérer des solutions de santé basées sur LangGraph tout en répondant aux défis réglementaires, éthiques et opérationnels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir des workflows spécifiques à la santé avec LangGraph en tenant compte de la conformité et de la traçabilité.
• Intégrer les applications LangGraph aux ontologies et normes médicales (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Appliquer les meilleures pratiques pour la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité dans des environnements sensibles.
• Déployer, surveiller et valider les applications LangGraph dans des environnements de production en santé.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• Cours interactif et discussions.
• Exercices pratiques avec des études de cas réelles.
• Mise en pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à France (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de santé intermédiaires et avancés, aux chercheurs médicaux et aux développeurs AI qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans les diagnostics médicaux et les applications de soins de santé.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle de l'IA multimodale dans les soins de santé modernes.
• Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour des diagnostics pilotés par l'IA.
• Appliquer des techniques d'IA pour analyser des images médicales et des dossiers de santé électroniques.
• Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic de maladies et les recommandations thérapeutiques.
• Implémenter la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel (NLP) pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place), s'adresse aux professionnels de la santé et développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser les techniques d'ingénierie des prompts pour améliorer les flux de travail médicaux, l'efficacité de la recherche et les résultats des patients.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'ingénierie des prompts en santé.
• Utiliser des prompts IA pour la documentation clinique et les interactions avec les patients.
• Mettre à profit l'IA pour la recherche médicale et le résumé de la littérature.
• Améliorer la découverte de médicaments et la prise de décision clinique grâce aux prompts pilotés par IA.
• Assurer la conformité aux normes réglementaires et éthiques en matière d'IA en santé.

Ce cours en direct dirigé par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et analystes de données débutants qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro en utilisant Google Colab.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases du langage de programmation Python.
• Implémenter des codes Python dans l'environnement Google Colab.
• Utiliser des structures de contrôle pour gérer le flux d'un programme Python.
• Créer des fonctions pour organiser et réutiliser efficacement le code.
• Explorer et utiliser les bibliothèques de base pour la programmation Python.