Acquérez des connaissances sur les fondements de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique à travers le prisme des soins de santé, en explorant les concepts clés et les applications en cardiologie diagnostique.
- Introduction au Cours
Aperçu de l'IA et de l'apprentissage automatique
Importance de l'IA dans le secteur de la santé
Objectifs et structure du cours
- Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle
Définition et histoire de l'IA
Composantes clés : Algorithmes, Données, et Puissance de Calcul
Types d'IA : IA étroite vs IA générale
- Introduction à l'Apprentissage Automatique
Définition et concepts clés
Types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé et par renforcement
Flux de travail en apprentissage automatique : collecte de données, entraînement et évaluation du modèle
- Apprentissage Automatique dans le Secteur de la Santé
Aperçu des types de données en santé : Dossiers Médicaux Électroniques, imagerie, génomique
Défis de l'apprentissage automatique en santé : confidentialité, biais, et préoccupations éthiques
Opportunités pour l'apprentissage automatique : médecine personnalisée et analyses prédictives
- Algorithmes Clés en Apprentissage Automatique dans le Secteur de la Santé
Arbres de décision et forêts aléatoires
Réseaux neuronaux et apprentissage profond
Machines à vecteurs de support et méthodes d'ensemble
- IA en Cardiologie Diagnostique
Applications de l'IA dans l'imagerie cardiaque
IA pour la prédiction du risque cardiovasculaire
Études de cas : succès de l'IA en cardiologie
- Mise en Œuvre Pratique de l'IA dans le Secteur de la Santé
Aperçu des outils et cadres : TensorFlow, PyTorch
Mise en place d'un pipeline d'apprentissage automatique
Intégration des solutions IA dans les environnements cliniques
- Considérations Éthiques et Réglementaires
Réglementations de l'IA en santé
Aborder les enjeux éthiques : équité, responsabilité, et transparence
Directions futures et tendances émergentes
- Conclusion du Cours
Récapitulation des concepts clés
Discussion sur les tendances futures de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé
Ressources pour un apprentissage complémentaire
- Évaluations et Devoirs
Quiz et laboratoires interactifs
Projet final : application de l'IA en cardiologie diagnostique
Retour d'information et évaluation du cours
