Formation L’IA pour la santé

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Apprenez à créer, évaluer et intégrer des modèles prédictifs qui ont le pouvoir de transformer les résultats pour les patients. Commencez par classer et segmenter les images médicales 2D et 3D pour améliorer le diagnostic, puis passez à la modélisation des résultats des patients avec des dossiers de santé électroniques afin d’optimiser les décisions relatives aux essais cliniques. Enfin, créez un algorithme qui utilise les données collectées à partir d’appareils portables pour estimer la fréquence du pouls du porteur en présence de mouvement.

CONNAISSANCES PRÉALABLES

Python intermédiaire et expérience en apprentissage automatique Voir les exigences détaillées.

  • Application de l’IA aux données d’imagerie médicale 2DApprenez les compétences fondamentales nécessaires pour travailler avec des données d’imagerie médicale 2D et comment utiliser l’IA pour obtenir des informations pertinentes sur le plan clinique à partir de données recueillies via différents types d’imagerie médicale 2D tels que la radiographie, la mammographie et la pathologie numérique. Extrayez des images 2D à partir de fichiers DICOM et appliquez les outils appropriés pour effectuer une analyse exploratoire des données sur celles-ci. Créez différents modèles d’IA pour différents scénarios cliniques impliquant des images 2D et apprenez à positionner les outils d’IA pour l’approbation réglementaire.DÉTECTION DE PNEUMONIE À PARTIR DE RADIOGRAPHIES PULMONAIRES
  • Application de l’IA aux données d’imagerie médicale 3DApprenez les compétences fondamentales nécessaires pour travailler avec des ensembles de données d’imagerie médicale 3D et cadrez les informations dérivées des données dans un contexte cliniquement pertinent. Comprenez comment ces images sont acquises, stockées dans des archives cliniques, puis lues et analysées. Découvrez comment les cliniciens utilisent les images médicales 3D dans la pratique et où l’IA a le plus de potentiel dans leur travail avec ces images. Concevez et appliquez des algorithmes d’apprentissage automatique pour résoudre les problèmes difficiles de l’imagerie médicale 3D et comment intégrer les algorithmes dans le flux de travail clinique.QUANTIFICATION DU VOLUME DE L’HIPPOCAMPE POUR LA PROGRESSION DE LA MALADIE D’ALZHEIMER
  • Application de l’IA aux données de DSEApprenez les compétences fondamentales pour travailler avec les données EHR et créer et évaluer des modèles conformes et interprétables. Vous couvrirez les normes de confidentialité et de sécurité des données EHR, comment analyser les données EHR et éviter les défis courants, et couvrirez les ensembles de codes clés de l’industrie. À la fin du cours, vous aurez les compétences nécessaires pour analyser un ensemble de données DSE, le transformer au bon niveau, créer des fonctionnalités puissantes avec TensorFlow et modéliser l’incertitude et le biais avec TensorFlow Probability et Aequitas.SÉLECTION DES PATIENTS POUR LE DÉPISTAGE DES MÉDICAMENTS CONTRE LE DIABÈTE
  • Application de l’IA aux données des appareils portablesApprenez à créer des algorithmes qui traitent les données collectées par les appareils portables et à obtenir des informations sur la santé du porteur. Couvrez les capteurs et les bases de traitement du signal qui sont essentiels au succès dans ce domaine, y compris l’IMU, le PPG et l’ECG qui sont communs à la plupart des appareils portables, et apprenez à créer trois algorithmes à partir de données de capteurs du monde réel.

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