Formation AI for Healthcare en Lille

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.

L'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.

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 présentiel ou à distance, dirigée par un instructeur, en Lille, 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 site) est destinée aux professionnels de la santé, analystes de données et 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 applications de l'IA générative en santé.
• Identifier les opportunités pour l'IA générative d'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 établissements médicaux.
• Développer des stratégies pour intégrer les technologies d'IA dans les systèmes de santé.

Ollama 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.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Lille (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de santé et développeurs d'IA de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent mettre en œuvre des solutions de santé pilotées par l'intelligence artificielle.

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

• 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.
• Assurer la conformité aux réglementations en matière de santé et aux pratiques éthiques de 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.

L'IA agente est une approche où les systèmes d'IA planifient, raisonnent et prennent des actions utilisant des outils pour accomplir des objectifs dans le cadre de contraintes définies.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux équipes de soins de santé et de données intermédiaires qui souhaitent concevoir, évaluer et gouverner des solutions d'IA agente pour des cas d'utilisation cliniques et opérationnels.

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.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Lille (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 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.

LangGraph 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.

Cette 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 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.

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.