Formation TinyML en santé : l'IA sur les appareils portables

Ce training en direct, encadré par un formateur, en France (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de santé de niveau intermédiaire à avancé et aux développeurs d'IA souhaitant mettre en œuvre des solutions de santé propulsées par l'IA.

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

• Comprendre le rôle des agents d'IA dans les soins de 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 workflows cliniques.
• Assurer la conformité aux réglementations de santé et aux pratiques éthiques de l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la santé de niveau intermédiaire qui souhaitent appliquer des solutions d'IA et d'AR/VR pour la formation médicale, les simulations chirurgicales et la rééducation.

À la fin de cette formation, 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 des outils AR/VR dans la rééducation et la thérapie des patients.
• Explorer les préoccupations éthiques et de confidentialité liées aux outils médicaux alimentés par l'IA.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données intermédiaires et aux professionnels de la santé souhaitant utiliser l'IA pour des applications avancées dans le domaine de la santé avec Google Colab.

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

• Mettre en œuvre des modèles d'IA pour la santé avec Google Colab.
• Utiliser l'IA pour la modélisation prédictive dans les données de santé.
• Analyser des images médicales avec des techniques d'IA.
• Explorer les considérations éthiques dans les solutions de santé basées sur 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 animée par un formateur sur France permet aux professionnels avancés d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, optimiser et déployer des pipelines TinyML complets. Les participants apprendront à collecter des données, entraîner des modèles basse consommation et tester des applications réelles à l'aide d'ateliers pratiques.

Cette formation en présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur, en France, est destinée aux professionnels de santé et chercheurs qui souhaitent tirer parti de ChatGPT pour améliorer les soins aux patients, rationaliser les flux de travail et optimiser les résultats de santé.

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

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

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de la santé, ingénieurs biomédicaux et développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'Edge AI pour des solutions de santé innovantes.

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

• Comprendre le rôle et les avantages de l'Edge AI dans la santé.
• Développer et déployer des modèles d'IA sur des appareils Edge pour des applications de santé.
• Mettre en œuvre des solutions Edge AI dans les appareils portables et les outils diagnostiques.
• Concevoir et déployer des systèmes de surveillance des patients à l'aide de l'Edge AI.
• Aborder les considérations éthiques et réglementaires dans les applications d'IA en santé.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists intermédiaires à avancés qui souhaitent affiner des 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 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.

Cette formation en direct, dispensée par un instructeur en France (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de la santé, aux analystes de données et aux décideurs politiques de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer l'IA 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 offertes par 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 contextes médicaux.
• Élaborer des stratégies pour intégrer les technologies d'IA dans les systèmes de santé.

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 dans France aide les praticiens de la santé et les équipes IT à déployer Ollama pour des LLM locaux. Apprenez à intégrer l'IA dans les flux de travail cliniques, à personnaliser les modèles pour des tâches spécifiques et à garantir une stricte confidentialité des données et une conformité réglementaire dans des environnements de santé sécurisés.

Cette formation dirigée par un formateur, en ligne ou sur site, en France est destinée aux professionnels de la santé et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti des 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 en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'ingénierie des prompts en santé.
• Utiliser des prompts d'IA pour la documentation clinique et les interactions avec les patients.
• Tirer parti de l'IA pour la recherche médicale et la revue de littérature.
• Améliorer la découverte de médicaments et la prise de décision clinique avec des prompts alimentés par l'IA.
• Assurer la conformité avec les normes réglementaires et éthiques de l'IA en santé.