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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