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Intelligence artificielle salvatrice et JavaScript
Explorer comment le JavaScript et l'IA se combinent pour créer des logiciels médicaux qui sauvent des vies, en abordant les défis du développement, de la sécurité, de la confidentialité et de l'explicabilité dans l'innovation en matière de santé.
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Aperçu
Explorer comment le JavaScript et l'IA se combinent pour créer des logiciels médicaux qui sauvent des vies, en abordant les défis du développement, de la sécurité, de la confidentialité et de l'explicabilité dans l'innovation en matière de santé.
Programme
- Introduction à l'IA de sauvetage dans les soins de santé
- Bases de JavaScript pour les applications d'IA
- Fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Développement de modèles d'IA avec JavaScript
- Intégration de l'IA avec les logiciels médicaux
- Défis dans le développement de l'IA pour les soins de santé
- Explicabilité et transparence dans l'IA
- Sécurité et conformité dans les soins de santé pilotés par l'IA
- Projet : Développement d'une application médicale d'IA de sauvetage
- Conclusion et avenir de l'IA dans les soins de santé
Aperçu des applications de l'IA en médecine
Importance de la sécurité, de la confidentialité et de l'explicabilité
Rôle de JavaScript dans les logiciels médicaux pilotés par l'IA
Syntaxe et fondamentaux de JavaScript
Utilisation des bibliothèques JavaScript pour l'IA
Mise en place d'un environnement de développement
Introduction aux concepts de l'apprentissage automatique
Apprentissage supervisé vs non supervisé
Outils et bibliothèques pour l'apprentissage automatique basé sur JavaScript (par ex., TensorFlow.js)
Création de modèles d'IA simples avec JavaScript
Entraînement et évaluation des modèles
Exercices pratiques avec TensorFlow.js et Brain.js
Cas d'utilisation réels de l'IA dans les soins de santé
Développement d'une application de diagnostic médical basique
Incorporation des prédictions des modèles d'IA dans les applications
Traitement des questions de confidentialité et de sécurité des données
Assurer la précision et la fiabilité des modèles
Discussion sur les considérations éthiques de l'IA
Techniques pour rendre les modèles d'IA interprétables
Importance de l'explicabilité dans les applications médicales
Outils et méthodes de visualisation pour la transparence
Normes et directives réglementaires (par ex., HIPAA, RGPD)
Assurer la conformité dans les applications d'IA
Études de cas sur les questions de sécurité et de conformité
Définir la portée et les objectifs du projet
Concevoir, construire et tester l'application
Présentation du projet final en mettant l'accent sur l'innovation et l'impact
Récapitulatif des apprentissages et compétences clés
Tendances et technologies futures dans l'IA et JavaScript
Opportunités pour des recherches et développements supplémentaires dans le domaine
Sujets
Conférences