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
 21 Heures

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