Formation TinyML en Santé : IA sur les Appareils Portables
TinyML 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.
Plan du cours
Fondements du TinyML en Santé
- Caractéristiques des systèmes TinyML
- Contraintes et exigences spécifiques à la santé
- Aperçu des architectures d'IA portables
Acquisition et Prétraitement des Signaux Biologiques
- Travailler avec des capteurs physiologiques
- Techniques de réduction du bruit et de filtrage
- Extraction de caractéristiques pour les séries temporelles médicales
Développement de Modèles TinyML pour les Appareils Portables
- Sélection d'algorithmes pour les données physiologiques
- Formation des modèles pour des environnements à ressources limitées
- Évaluation des performances sur des ensembles de données de santé
Déploiement de Modèles sur les Appareils Portables
- Utilisation de TensorFlow Lite Micro pour l'inférence en appareil
- Intégration des modèles d'IA dans les appareils médicaux portables
- Tests et validation sur le matériel embarqué
Optimisation de la Puissance et de la Mémoire
- Techniques pour réduire la charge de calcul
- Optimisation du flux de données et de l'utilisation de la mémoire
- Équilibrage entre précision et efficacité
Sécurité, Fiabilité et Conformité
- Considérations réglementaires pour les appareils portables dotés d'IA
- Assurance de la robustesse et de l'utilisabilité clinique
- Mécanismes de sécurité et gestion des erreurs
Études de Cas et Applications en Santé
- Systèmes de surveillance cardiaque portables
- Reconnaissance d'activités dans la réadaptation
- Suivi continu du glucose et des biométriques
Directions Futures en TinyML Médical
- Approches de fusion multi-capteurs
- Analyse de santé personnalisée
- Prochaines générations de puces IA à faible puissance
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Une expérience avec les appareils embarqués ou biomédicaux
- Une familiarité avec le développement basé sur Python ou C
Public cible
- Professionnels de la santé
- Ingénieurs biomédicaux
- Développeurs d'IA
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation TinyML en Santé : IA sur les Appareils Portables - Réservation
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TinyML en Santé : IA sur les Appareils Portables - Demande d'informations consulting
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- 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.
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- 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.
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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.
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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
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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.
Intelligence Artificielle Multimodale pour la Santé
21 HeuresCette 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.
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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.
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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.
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21 HeuresCette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs embarqués de niveau intermédiaire, aux développeurs IoT et aux chercheurs en IA qui souhaitent mettre en œuvre des techniques TinyML pour les applications alimentées par l'IA sur des matériels économes en énergie.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondamentaux du TinyML et de l'IA aux bords du réseau (edge AI).
- Déployer des modèles d'IA légers sur des microcontrôleurs.
- Optimiser la déduction IA pour une faible consommation énergétique.
- Intégrer le TinyML avec les applications IoT du monde réel.