AI+ Medical Assistant Practitioner™ - eLearning (examen inclus)
275,00 EUR
- 16 heures
Entrez dans le futur des soins de santé avec la certification AI+ Medical Assistant Practitioner™, conçue pour vous donner les moyens d’agir à la pointe du soutien médical et de l’innovation en IA. Ce programme complet vous apprend à exploiter l’intelligence artificielle pour rationaliser les flux de travail cliniques, améliorer les interactions avec les patients et soutenir des décisions de soins plus rapides et fondées sur les données, faisant de vous un atout inestimable dans les environnements de santé modernes.
Caractéristiques clés
Langue
Cours et supports en anglais
Niveau
Niveau débutant-intermédiaire (Catégorie : Professionnel IA+)
Accès
Accès à la plateforme 24h/24 et 7j/7 pendant 1 an
8 heures de cours vidéo et de contenus multimédias
Recommandation de 16 heures de temps d’étude
eBooks, livres audio, podcasts
Quiz, évaluations et ressources de cours
Examen
Examen en ligne surveillé avec une nouvelle tentative gratuite
Certificat
Attestation de réussite incluse
Transformer les soins de santé grâce à une assistance médicale alimentée par l’IA
Découvrez comment l’IA peut améliorer la communication avec les patients, la prise de rendez-vous et le suivi des soins pour offrir une meilleure expérience patient.
Résultats d’apprentissage
À la fin de ce cours, vous serez capable de :
L’IA dans les soins aux patients
Découvrez comment utiliser des outils d’IA pour améliorer la communication avec les patients, gérer les rendez-vous et coordonner le suivi des soins
Optimisation des flux de travail cliniques
Acquérez des compétences pour appliquer l’IA afin de rationaliser des tâches comme la gestion des dossiers médicaux, la saisie de données et l’analyse des résultats de laboratoire.
Diagnostics assistés par IA
Découvrez comment les outils basés sur l’IA soutiennent la prise de décision clinique et améliorent les résultats des soins aux patients.
Traitement du langage naturel (NLP) en santé
Appliquez le NLP pour extraire, interpréter et organiser les données des patients à partir des dossiers médicaux afin d’obtenir de meilleures informations exploitables.
Surveillance des patients améliorée par l’IA
Maîtrisez les outils d’IA pour la surveillance et la coordination à distance, afin de garantir des mises à jour de santé en temps réel et une communication fluide
Chronologie du cours
Fondamentaux de l’IA pour les assistants médicaux
Leçon 1
- Comprendre l’IA et ses applications dans le domaine de la santé
- Le rôle de l’IA dans l’assistance médicale
- Études de cas mettant en avant des implémentations concrètes
- Session pratique : découverte des fonctionnalités et du flux de travail de l’application côté patient Eka.care
Culture des données pour les assistants médicaux
Leçon 2
- Types de données de santé et meilleures pratiques de gestion
- Exploiter efficacement les données pour alimenter les applications d’IA
- Études de cas illustrant des insights fondés sur les données
- Session pratique : comparaison des données structurées et non structurées dans les dossiers de santé des patients Eka.care
IA pour l’optimisation des soins aux patients
Leçon 3
- Améliorer les interactions avec les patients grâce à l’IA
- Analytique prédictive et gestion des flux de travail
- Études de cas sur l’amélioration de la prestation des soins
- Session pratique : utiliser Eka.care pour la gestion des rendez-vous, les rappels intelligents et les tableaux de bord de téléconsultation
NLP et IA générative dans la documentation médicale
Leçon 4
- Fondements du NLP pour les assistants médicaux
- Applications pratiques et risques associés
- Études de cas sur la documentation pilotée par l’IA
- Atelier pratique : automatiser les notes cliniques, les résumés et les flux de communication avec Eka.care
L’IA dans le diagnostic et le dépistage
Leçon 5
- Outils d’aide au diagnostic par IA
- Applications concrètes et exercices de simulation
- Cas d’usage illustrant la détection assistée par l’IA
- Prise en main : évaluation des analyses diagnostiques générées par l’IA pour les problèmes de santé courants avec Eka.care
Éthique, biais et régulation de l’IA en santé
Leçon 6
- Identifier et corriger les biais dans les systèmes d’IA
- Cadres juridiques, éthiques et de conformité pour l’IA en santé
- Exercice pratique : analyser les biais liés aux facteurs raciaux, socio-économiques et démographiques à l’aide de l’outil What-If de Google
Évaluer et mettre en œuvre des outils d’IA
Leçon 7
- Planification et sélection d’outils d’IA pour leur adoption
- Bonnes pratiques et mobilisation des parties prenantes
- Étude de cas : Déploiement précoce de l’IA pour le diagnostic thoracique dans le cadre d’un service national de santé
- Exercices pratiques : reconnaître les signaux d’alerte dans les solutions des fournisseurs et évaluer l’efficacité des modèles d’IA avec Zoho Analytics
Cybersécurité et nouvelles tendances de l’IA
Leçon 8
- Risques de cybersécurité et stratégies de protection dans les systèmes d’IA pour la santé
- Tendances futures et préparation à l’innovation en matière d’IA
- Études de cas : initiatives stratégiques de transformation par l’IA (par exemple EY)
- Exercices pratiques : exploration des menaces courantes en cybersécurité dans les soins de santé assistés par l’IA à l’aide de Google Sheets
Outils explorés
- TensorFlow
- Keras
- Python
- Outils de traitement du langage naturel (NLP)
- SQL
- Matplotlib
- PowerBI
- Outils d’intégration des données de santé
- Systèmes de dossier de santé électronique (DSE)
- Plateformes de planification et de coordination des patients
- Outils de diagnostic alimentés par l’IA
- Outils d’analyse d’imagerie médicale
Qui devrait s’inscrire à ce programme ?
Terminologie médicale de base – Familiarité avec les concepts de santé et le langage médical.
Connaissances fondamentales en IA – Compréhension des principes et des algorithmes d’apprentissage automatique.
Compétences en analyse de données – Capacité à analyser et interpréter efficacement les données de santé.
Compétences en programmation – Maîtrise de Python ou de langages similaires pour utiliser des outils d’IA.
Compréhension des systèmes de santé – Connaissance des flux de travail cliniques et des pratiques médicales.
Plus de détails
Prérequis
- Connaissances fondamentales des systèmes de santé – Compréhension des structures de santé et des processus opérationnels.
- Sensibilisation de base à l’IA – Familiarité avec les principes de l’apprentissage automatique et les concepts fondamentaux de l’IA.
- Compréhension de la confidentialité et de la sécurité des données – Sensibilisation à la HIPAA et aux réglementations sur la protection des données de santé.
- Compétences en gestion de projet – Capacité à superviser et coordonner les initiatives de mise en œuvre de l’IA dans les établissements de santé.
- Expérience avec les technologies de santé – Familiarité avec les systèmes de dossiers médicaux électroniques (DME) et les plateformes de santé associées.
Détails de l'examen
- Durée : 90 minutes
- Réussite : 70 % (35/50)
- Format : 50 questions à choix multiple / à réponses multiples
- Mode de passation : en ligne via une plateforme d’examen surveillé (planification flexible)
- Langue : anglais
Licences et accréditation
Ce cours est proposé par AVC conformément à l’accord du programme de partenariat 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’un problème médical de ses étudiants. Il est recommandé aux candidats de contacter AVC pour obtenir des conseils et un accompagnement tout au long de la procédure de demande d’aménagement.
Foire aux questions
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