AI+ Doctor™ - eLearning (examen inclus)
275,00 EUR
- 15 hours
La certification AI+ Doctor™ est conçue pour habiliter les professionnels de la santé, les chercheurs cliniques et les innovateurs en technologie de la santé avec les compétences nécessaires pour intégrer l'intelligence artificielle dans la pratique clinique. Ce programme combine des connaissances dans le domaine médical avec des techniques d'IA pour soutenir le diagnostic, la surveillance des patients, l'aide à la décision et l'innovation en matière de soins de santé.
Caractéristiques principales
Langue
Cours et matériel en anglais
Niveau
Niveau débutant
Accès
Accès à la plateforme 24/7 pendant 1 an
6 heures de cours vidéo & multimédia
Recommandation de 15 heures de temps d'étude
Matériel
Vidéo, matériel PDF, livre audio, podcasts, quiz et évaluations.
Outils que vous allez explorer
TensorFlow, Python, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebooks, Tableau, Matplotlib, SQL
Examen
Examen surveillé en ligne avec une deuxième tentative gratuite
Certificat
Certificat d'achèvement inclus
Transformer la santé avec des diagnostics assistés par IA
Conçu pour les professionnels de la santé souhaitant appliquer l'IA dans le diagnostic et la gestion des patients
Résultats d'apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
Comprendre les principes fondamentaux de l'IA
et les principes de l'apprentissage automatique ainsi que leurs applications pratiques dans la santé moderne.
Appliquer des techniques d'IA aux flux de travail cliniques
améliorer le diagnostic, la planification du traitement et les résultats pour les patients.
Analyser les données d'imagerie médicale
utilisant des outils basés sur l'IA pour un diagnostic précis et efficace.
Utilisez l'analytique prédictive
pour identifier les risques pour la santé, prévoir la progression de la maladie et soutenir les soins préventifs.
Tirer parti du TAL
pour interpréter les Dossiers de Santé Électroniques (DSE) et extraire des informations cliniques pertinentes.
Mettre en œuvre des systèmes d'aide à la décision clinique pilotés par l'IA (CDSS)
pour la gestion des patients basée sur les données.
Concevoir et évaluer des modèles d'IA
pour la médecine personnalisée et les approches de traitement de précision.
Éthique
Assurez une mise en œuvre éthique, transparente et conforme à la réglementation de l'IA dans les environnements de santé.
Démontrer une compétence pratique
à travers des simulations cliniques et des projets de fin d'études résolvant des défis médicaux du monde réel.
Calendrier du cours
Comprendre l'IA pour les médecins
Leçon 1
- De l'aide à la décision clinique à l'intelligence diagnostique
- Qu'est-ce qui rend l'IA en médecine distinctive ?
- Applications de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé
- Algorithmes courants et leurs fonctions dans la pratique médicale
- Applications concrètes dans diverses spécialités médicales
- Dissiper les mythes sur l'IA dans les soins de santé
- Outils d'IA actuellement utilisés par les cliniciens
- Pratique : Analyse d'imagerie médicale avec MediScan AI
L'IA dans le diagnostic et l'imagerie
Leçon 2
- Fondamentaux des réseaux de neurones en médecine
- Réseaux de neurones convolutionnels (CNN) : La vision par IA dans l'imagerie médicale
- Comprendre les modalités d'image en IA médicale
- Le cycle de vie d'un modèle d'IA : De la préparation des données au déploiement
- Collaboration Homme–IA dans le Diagnostic Clinique
- Outils de diagnostic IA approuvés par la FDA : Garantir la confiance et la validation
- Pratique : Exploration du diagnostic différentiel assisté par l'IA avec Symptoma
Fondamentaux de l'analyse des données cliniques
Leçon 3
- Aperçu des types de données cliniques – DSE, résultats de laboratoire et signes vitaux
- Données de santé structurées contre non structurées
- Le rôle des tableaux de bord dans la prise de décision clinique
- Détection de motifs et d'anomalies dans les données des patients
- Identification des patients à risque à l'aide de scores prédictifs IA
- Activité interactive : Utilisation d'un assistant IA pour l'analyse de notes cliniques
Analytique prédictive et support à la décision clinique
Leçon 4
- Modélisation prédictive pour la stratification des risques (par exemple, septicémie, réadmissions)
- Comprendre les algorithmes clés – Régression logistique, Arbres de décision, Ensembles
- Alertes en temps réel : Systèmes de prévention et de surveillance
- Sensibilité vs. Spécificité – Choisir les bonnes métriques
- Cas d'utilisation de l'IA en soins intensifs et dans les réponses d'urgence
PNL et IA générative en pratique clinique
Leçon 5
- Fondements du traitement automatique du langage naturel (TALN) en médecine
- Rôle des grands modèles de langage (LLMs) dans le domaine de la santé
- Ingénierie des invites pour des cas d'utilisation clinique
- Applications de l'IA générative – Résumé, Traduction et Communication avec les patients
- Intelligence ambiante : Automatisation de la documentation clinique
- Défis et limites du TAL en médecine
- Étude de cas : Amélioration des soins aux patients grâce à Nabla Copilot
IA éthique et responsable en médecine
Leçon 6
- S'attaquer au biais algorithmique et son impact clinique
- Outils d'explicabilité – SHAP, LIME et Transparence des modèles
- Validation de la performance de l'IA à travers des populations diverses
- Navigation de la conformité réglementaire – HIPAA, GDPR, FDA/EMA
- Élaboration de politiques éthiques pour l'IA dans les institutions cliniques
- Étude de cas : Détection des biais dans les appareils d'oxymétrie de pouls
Évaluation et sélection d'outils IA
Leçon 7
- Explication des métriques d'évaluation de l'IA de base
- Interprétation des matrices de confusion et des courbes ROC
- Choisir les bons indicateurs pour les applications cliniques
- Comprendre les résultats de l'IA pour soutenir le jugement clinique
- Évaluation des affirmations des fournisseurs et de la fiabilité des solutions
- Identifier les signaux d'alerte dans les outils d'IA commerciaux
- Liste de vérification : « 10 questions essentielles avant d'adopter des solutions d'IA »
- Pratique : Évaluation de la performance des outils d'IA
Mise en œuvre de l'IA dans les opérations de santé
Leçon 8
- Identifier des cas d'utilisation pratiques de l'IA dans différents départements
- Intégration de l'IA dans les processus cliniques (Diagnostic, Traitement, Suivi)
- Planification de projets pilotes – Données, calendriers et boucles de rétroaction
- Définition des rôles clés – Responsable clinique, Spécialiste IA, Support informatique
- Surveillance des erreurs de l'IA et réalisation d'analyses des causes profondes
- Gestion du changement pour l'adoption de l'IA dans les équipes de santé
- Exemple : Intégration de l'IA de triage dans les processus de travail des urgences
- Déploiement de solutions IA dans les systèmes de santé
- Mesure de la performance de l'IA et de son impact clinique
Pourquoi suivre ce cours
- Améliorer la précision diagnostique : Utilisez des modèles d'IA formés sur des données cliniques pour soutenir des diagnostics plus rapides et plus précis
- Faire le pont entre la médecine et la technologie : Équipez-vous pour travailler avec aisance à la croisée des soins de santé et de l'IA.
- Pérennisez votre pratique : Acquérez une expertise dans les outils d'IA qui sont de plus en plus adoptés dans les environnements cliniques modernes.
- Améliorer les résultats pour les patients : Découvrez comment les informations basées sur les données, les modèles prédictifs et la surveillance en temps réel peuvent améliorer les soins.
- Obtenez une certification reconnue : Validez votre compétence en IA médicale, ouvrant des portes dans la recherche, les hôpitaux et la technologie de la santé.
Qui devrait s'inscrire à ce programme ?
Médecins, cliniciens et spécialistes médicaux
Les administrateurs des services de santé et les responsables des opérations cliniques
Chercheurs cliniques et scientifiques des données en médecine
Passionnés de technologie de la santé intéressés par les applications de l'IA en médecine
Des étudiants en médecine se préparent pour des rôles futurs dans les soins de santé améliorés par l'IA
Plus de détails
Prérequis
- Connaissance fondamentale des concepts médicaux, des flux de travail cliniques et des soins aux patients
- Connaissance des systèmes de santé et familiarité avec les dossiers de santé électroniques (DSE)
- Compréhension de base de la gestion des données, des statistiques ou de la recherche médicale
- Une ouverture à l'apprentissage des concepts et outils d'IA dans un contexte clinique
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Admis : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
- Méthode de livraison : En ligne via une plateforme d'examen surveillé (horaire flexible)
- Langue : Français
Licence et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l'Accord du Programme Partenaire et respecte les exigences de l'Accord de Licence.
Politique d'équité
AVC ne fournit pas d'aménagements en raison d'un handicap ou d'une condition médicale quelconque des étudiants. Il est conseillé aux candidats de contacter AVC pour obtenir des conseils et un soutien tout au long du processus d'accommodement.
Foire aux questions
Besoin d'une solution d'entreprise ou d'une intégration LMS ?
Vous n'avez pas trouvé le cours ou le programme adapté à votre entreprise ? Besoin d'une intégration LMS ? Écrivez-nous ! Nous réglerons tout !