Formation Intelligence Artificielle Multimodale pour la Santé
L'IA multimodale pour la santé intègre diverses sources de données—telles que l'imagerie médicale, les dossiers de santé électroniques (DSE), les données génomiques et les entrées vocales des patients—pour améliorer le diagnostic, les recommandations thérapeutiques et les analyses prédictives.
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de santé de niveau intermédiaire à avancé, aux chercheurs médicaux et aux développeurs d’IA qui souhaitent appliquer l'IA multimodale dans le diagnostic médical et les applications de santé.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre le rôle de l’IA multimodale dans la santé moderne.
- Intégrer des données médicales structurées et non structurées pour les diagnostics pilotés par IA.
- Appliquer des techniques d'IA pour analyser des images médicales et des dossiers de santé électroniques.
- Développer des modèles prédictifs pour le diagnostic des maladies et les recommandations thérapeutiques.
- Mettre en œuvre le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale pour la transcription médicale et l'interaction avec les patients.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et pratique.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.
Plan du cours
Introduction à l'IA multimodale pour la santé
- Aperçu des applications de l'IA dans les diagnostics médicaux
- Types de données de santé : structurées vs non structurées
- Défis et considérations éthiques dans la santé pilotée par l'IA
Imagerie médicale et IA
- Introduction aux formats d'imagerie médicale (DICOM, PACS)
- Apprentissage profond pour l'analyse des radiographies, IRM et tomodensitométrie
- Étude de cas : radiologie assistée par IA pour la détection des maladies
Dossiers de santé électroniques (DSE) et IA
- Traitement et analyse des dossiers médicaux structurés
- Traitement du langage naturel (TLN) pour les notes cliniques non structurées
- Modélisation prédictive pour les résultats des patients
Intégration multimodale pour le diagnostic
- Combinaison de l'imagerie médicale, DSE et données génomiques
- Systèmes d'aide à la décision pilotés par IA
- Étude de cas : diagnostic du cancer utilisant l'IA multimodale
Applications vocales et TLN dans les soins de santé
- Reconnaissance vocale pour la transcription médicale
- Chatbots alimentés par l'IA pour l'interaction avec les patients
- Automatisation des documents cliniques
IA pour l'analyse prédictive dans la santé
- Détection précoce des maladies et évaluation du risque
- Recommandations de traitement personnalisées
- Étude de cas : modèles prédictifs pilotés par l'IA pour la gestion des maladies chroniques
Déploiement des modèles d'IA dans les systèmes de santé
- Prétraitement des données et formation du modèle
- Implémentation en temps réel de l'IA dans les hôpitaux
- Défis du déploiement de l'IA dans les environnements médicaux
Considérations réglementaires et éthiques
- Conformité de l'IA aux régulations sanitaires (HIPAA, RGPD)
- Biais et équité dans les modèles d'IA médicaux
- Meilleures pratiques pour un déploiement responsable de l'IA en santé
Tendances futures des soins de santé pilotés par l'IA
- Avancées dans l'IA multimodale pour le diagnostic
- Nouvelles techniques d'IA pour la médecine personnalisée
- Le rôle de l'IA dans l'avenir des soins de santé et de la télémédecine
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension des fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage machine
- Connaissance de base des formats de données médicales (DICOM, DME, HL7)
- Expérience avec la programmation Python et les cadres d'apprentissage profond
Public cible
- Professionnels de santé
- Chercheurs médicaux
- Développeurs IA dans l'industrie de la santé
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Demande d'informations consulting
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À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Expliquer les concepts et contraintes de l'IA agente dans le contexte des soins de santé.
- Concevoir des flux de travail d'agents sécurisés avec planification, mémoire et utilisation d'outils.
- Construire des agents augmentés par la récupération sur des documents cliniques et des bases de connaissances.
- Évaluer, surveiller et gouverner le comportement des agents avec des barrières de protection et des contrôles d'intervention humaine.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Conférence interactive et discussion animée.
- Laboratoires guidés et démonstrations de code dans un environnement de bac à sable.
- Exercices basés sur des scénarios sur la sécurité, l'évaluation et la gouvernance.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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- 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.
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À la fin de ce cours, les participants seront capables de :
- Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé en utilisant Google Colab.
- Utiliser l'IA pour le modèle prédictif dans les données de santé.
- Analyser les images médicales avec des techniques pilotées par l'IA.
- Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur l'IA.
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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.
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- Comprendre la relation entre l'IA et les modèles d'affaires dans le secteur de la santé.
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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.
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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.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Affiner des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les DME, l'imagerie et les données temporelles.
- Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation de domaine et la compression des modèles dans des contextes médicaux.
- Aborder les questions de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
- Déployer et surveiller des modèles affinés dans des environnements de santé réels.
Generative AI et Prompt Engineering dans les soins de santé
8 HeuresL'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.
Intelligence Artificielle Générative dans les Soins de Santé : Transformer la Médecine et la Prestation des Soins aux Patients
21 HeuresCette 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 dans la Santé : Orchestration des Flux de Travail pour les Environnements Régulés
35 HeuresLangGraph 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.
IA Multimodale : Intégration des Sens pour les Systèmes Intelligents
21 HeuresCette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux chercheurs en IA de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent créer des systèmes intelligents capables de traiter et d'interpréter les données multimodales.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes de l'IA multimodale et ses applications.
- Mettre en œuvre des techniques de fusion de données pour combiner différents types de données.
- Construire et entraîner des modèles capables de traiter les informations visuelles, textuelles et auditives.
- Évaluer la performance des systèmes d'IA multimodale.
- Aborder les questions éthiques et les préoccupations relatives à la confidentialité liées aux données multimodales.
Applications d'Ollama dans le secteur de la santé
14 HeuresOllama est une plateforme légère pour exécuter des modèles de langage à grande échelle localement.
Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux praticiens de santé et aux équipes informatiques de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer, personnaliser et opérationnaliser des solutions AI basées sur Ollama au sein des environnements cliniques et administratifs.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Installer et configurer Ollama pour une utilisation sécurisée dans le secteur de la santé.
- Intégrer les LLMs locaux dans les flux de travail cliniques et les processus administratifs.
- Personnaliser les modèles pour la terminologie et les tâches spécifiques au secteur de la santé.
- Appliquer les meilleures pratiques en matière de confidentialité, de sécurité et de conformité réglementaire.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Cours interactif et discussion.
- Démonstrations pratiques et exercices guidés.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de simulation sanitaire sable.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Ingénierie des Prompt pour les Soins de Santé
14 HeuresCette 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.
TinyML en Santé : IA sur les Appareils Portables
21 HeuresTinyML est l'intégration de l'apprentissage automatique dans des appareils portables et médicaux à faible puissance et aux ressources limitées.
Cette formation en présentiel, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre des solutions TinyML pour la surveillance et les applications diagnostiques en santé.
Après avoir suivi cette formation, les participants seront capables de :
- Concevoir et déployer des modèles TinyML pour le traitement en temps réel des données de santé.
- Collecter, prétraiter et interpréter les données de capteurs biologiques pour des analyses alimentées par l'IA.
- Optimiser les modèles pour des appareils portables à faible puissance et à mémoire limitée.
- Évaluer la pertinence clinique, la fiabilité et la sécurité des résultats issus de TinyML.
Format du Cours
- Des conférences soutenues par des démonstrations en direct et une discussion interactive.
- Une pratique hands-on avec les données d'appareils portables et les cadres TinyML.
- Des exercices de mise en œuvre dans un environnement de laboratoire guidé.
Options de Personnalisation du Cours
- Pour une formation sur mesure qui s'aligne avec des appareils médicaux spécifiques ou des processus réglementaires, veuillez nous contacter pour personnaliser le programme.