AI+ Doctor™ - eLearning (examen inclus)

AI+ Doctor™ - e-learning (examen inclus)

La certification AI+ Doctor™ est conçue pour permettre aux professionnels de la santé, aux chercheurs cliniques et aux innovateurs en technologie de la santé d'acquérir les compétences nécessaires pour intégrer l'intelligence artificielle dans la pratique clinique. Ce programme combine des connaissances dans le domaine médical et des techniques d'IA pour faciliter le diagnostic, la surveillance des patients, l'aide à la décision et l'innovation en matière de soins de santé.

Transformer les soins de santé grâce à des diagnostics basés sur l'IA

• Intégration de l'intelligence clinique : conçu pour les professionnels de la santé qui souhaitent appliquer l'IA au diagnostic et à la prise en charge des patients.
• Soins basés sur la connaissance : fournit aux médecins les compétences nécessaires pour analyser et utiliser les données générées par l'IA afin de prendre des décisions thérapeutiques précises et personnalisées.
• IA complète en médecine : explore un large éventail d'applications, de l'analyse prédictive et l'imagerie médicale aux solutions de soins de santé virtuels.
• Expertise clinique de nouvelle génération : prépare les professionnels de la santé à être à la pointe des progrès de la médecine moderne grâce à l'IA.

Pourquoi suivre ce cours

Améliorer la précision des diagnostics : utilisez des modèles d'IA formés à partir de données cliniques pour établir des diagnostics plus rapides et plus précis.

Faire le lien entre la médecine et la technologie : acquérez les compétences nécessaires pour travailler avec aisance à la croisée des soins de santé et de l'IA.

Préparez votre pratique pour l'avenir : acquérez une expertise dans les outils d'IA qui sont de plus en plus utilisés dans les environnements cliniques modernes.

Améliorez 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 vos compétences en IA médicale et ouvrez-vous les portes de la recherche, des hôpitaux et des technologies de la santé.

Caractéristiques principales

• Cours et matériel en anglais
• Niveau débutant à intermédiaire (Catégorie : AI+ Professionnel)
• Accès à la plateforme 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 pendant 1 an

• 8 heures de cours vidéo et de ressources multimédias
• 15 heures d'étude recommandées
• Quiz, évaluations et ressources du cours
• Examen en ligne surveillé avec une reprise gratuite
• Certificat de fin de formation inclus
• Outils que vous explorerez : TensorFlow, Python, Scikit-learn, Keras, Jupyter Notebooks, Tableau, Matplotlib, SQL

Résultats d'apprentissage

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique et leurs applications pratiques dans les soins de santé modernes.
• Appliquer les techniques d'IA aux flux de travail cliniques, en améliorant le diagnostic, la planification des traitements et les résultats pour les patients.
• Analyser les données d'imagerie médicale à l'aide d'outils basés sur l'IA pour des diagnostics précis et efficaces.
• Utiliser l'analyse prédictive pour identifier les risques pour la santé, prévoir l'évolution des maladies et soutenir les soins préventifs.
• Tirer parti du NLP pour interpréter les dossiers médicaux électroniques (DME) et en extraire des informations cliniques significatives.
• Mettre en œuvre des systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) basés sur l'IA pour une gestion des patients fondée sur les données.
• Concevoir et évaluer des modèles d'IA pour une médecine personnalisée et des approches thérapeutiques de précision.
• Garantir un déploiement éthique, transparent et conforme à la réglementation de l'IA dans les environnements de soins de santé.
• Démontrer des compétences pratiques grâce à des simulations cliniques et des projets de fin d'études résolvant des défis médicaux réels.

Public cible

• Médecins, cliniciens et spécialistes médicaux
• Étudiants en médecine se préparant à de futurs rôles dans les soins de santé améliorés par l'IA
• Administrateurs de soins de santé et responsables des opérations cliniques
• Chercheurs cliniques et scientifiques des données en médecine
• Passionnés de technologies de la santé intéressés par les applications de l'IA en médecine

Prérequis

• Connaissances fondamentales des concepts médicaux, des flux de travail cliniques et des soins aux patients
• Connaissance des systèmes de santé et familiarité avec les dossiers médicaux électroniques (DME)
• Compréhension de base du traitement des données, des statistiques ou de la recherche médicale
• Ouverture d'esprit pour apprendre les concepts et les outils de l'IA dans un contexte clinique

Détails de l'examen

• Durée : 90 minutes
• Note minimale requise : 70 % (35/50)
• Format : 50 questions à choix multiples/réponses multiples
• Mode de prestation : en ligne via une plateforme d'examen surveillée (horaires flexibles)
• Langue : anglais

Contenu du cours

Module 1 : Comprendre l'IA pour les médecins

• De l'aide à la décision clinique à l'intelligence diagnostique
• Qu'est-ce qui distingue l'IA en médecine ?
• Applications de l'apprentissage automatique dans les soins de santé
• Algorithmes courants et leurs fonctions dans la pratique médicale
• Applications concrètes dans différentes spécialités médicales
• Dissiper les mythes sur l'IA dans les soins de santé
• Outils d'IA actuellement utilisés par les cliniciens
• Pratique : analyse d'images médicales avec MediScan AI

Module 2 : L'IA dans le diagnostic et l'imagerie

• Principes fondamentaux des réseaux neuronaux en médecine
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : vision IA en imagerie médicale
• Comprendre les modalités d'imagerie en IA médicale
• Le cycle de vie d'un modèle IA : de la préparation des données au déploiement
• Collaboration entre l'homme et l'IA dans le diagnostic clinique
• Outils de diagnostic IA approuvés par la FDA : garantir la confiance et la validation
• Pratique : explorer le diagnostic différentiel alimenté par l'IA avec Symptoma

Module 3 : Principes fondamentaux de l'analyse des données cliniques

• Aperçu des types de données cliniques : dossiers médicaux électroniques, résultats de laboratoire et signes vitaux
• Données de santé structurées vs non structurées
• Le rôle des tableaux de bord dans la prise de décision clinique
• Détection de modèles et d'anomalies dans les données des patients
• Identification des patients à risque à l'aide de scores prédictifs basés sur l'IA
• Activité interactive : utilisation d'un assistant IA pour obtenir des informations sur les notes cliniques

Module 4 : Analyse prédictive et aide à la décision clinique

• 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 d'alerte précoce et de surveillance
• Sensibilité vs spécificité – choisir les bons indicateurs
• Cas d'utilisation de l'IA dans les soins intensifs et les interventions d'urgence

Module 5 : NLP et IA générative dans la pratique clinique

• Foundation du traitement du langage naturel (NLP) en médecine
• Rôle des grands modèles linguistiques (LLM) dans les soins de santé
• Ingénierie rapide pour les cas d'utilisation cliniques
• Applications de l'IA générative – Résumé, traduction et communication avec les patients
• Intelligence ambiante : automatisation de la documentation clinique
• Défis et limites du NLP en médecine
• Étude de cas : Amélioration des soins aux patients grâce à Nabla Copilot

Module 6 : IA éthique et responsable en médecine

• Lutter contre les biais algorithmiques et leur impact clinique
• Outils d'explicabilité – SHAP, LIME et transparence des modèles
• Valider les performances de l'IA auprès de populations diverses
• Naviguer dans la conformité réglementaire – HIPAA, RGPD, FDA/EMA
• Développer des politiques d'IA éthiques pour les établissements cliniques
• Étude de cas : détecter les biais dans les appareils d'oxymétrie de pouls

Module 7 : Évaluation et sélection des outils d'IA

• Explication des principaux indicateurs d'évaluation de l'IA
• 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
• Évaluer les affirmations des fournisseurs et la fiabilité des solutions
• Identifier les signaux d'alerte dans les outils d'IA commerciaux
• Liste de contrôle : « 10 questions clés avant d'adopter des solutions d'IA »
• Pratique : évaluer les performances des outils d'IA

Module 8 : mettre en œuvre l'IA dans les opérations de soins de santé

• Identifier des cas d'utilisation pratiques de l'IA dans tous les services
• Intégrer l'IA dans les flux de travail cliniques (diagnostic, traitement, suivi)
• Planifier des projets pilotes : données, calendriers et boucles de rétroaction
• Définir les rôles clés : responsable clinique, spécialiste en IA, support informatique
• Surveillance des erreurs de l'IA et analyse des causes profondes
• Gestion du changement pour l'adoption de l'IA dans les équipes de soins de santé
• Exemple : intégration de l'IA de triage dans les flux de travail des urgences
• Déploiement à grande échelle des solutions d'IA dans les systèmes de santé
• Mesure des performances de l'IA et de son impact clinique

Licence et accréditation

Ce cours est proposé par AVC conformément à l'accord de partenariat et respecte les exigences du contrat de licence.

Politique d'équité

AVC ne propose pas d'aménagements pour les étudiants en raison d'un handicap ou d'un problème de santé. Les candidats sont encouragés à contacter AVC pour obtenir des conseils et de l'aide tout au long du processus d'aménagement.

FAQ

Puis-je appliquer ce que j'apprends dans ce cours à des scénarios réels dans le domaine de la santé ?

Absolument. Cette certification propose une formation pratique à travers des études de cas cliniques réels et des projets appliqués, vous permettant d'utiliser directement les outils d'IA dans les environnements de soins de santé.

Qu'est-ce qui rend ce cours unique par rapport aux autres programmes d'IA dans le domaine de la santé ?

Contrairement aux cours généraux sur l'IA, ce programme intègre le contexte médical à la mise en œuvre pratique de l'IA, en mettant l'accent sur les applications diagnostiques et les résultats centrés sur le patient.

Quels types de projets vais-je réaliser ?

Vous participerez à des projets impliquant des diagnostics assistés par l'IA, l'interprétation d'images médicales, l'analyse de données de dossiers médicaux électroniques (DME) et la modélisation prédictive, reflétant des cas d'utilisation cliniques réels.

Comment l'apprentissage est-il structuré pour garantir la maîtrise des compétences ?

Le cours combine des modules d'apprentissage interactifs et des simulations cliniques pratiques afin d'assurer un équilibre solide entre la théorie et la pratique.

Comment cette certification favorise-t-elle mon évolution de carrière ?

Vous acquerrez les compétences en IA et en analyse de données les plus recherchées dans le secteur des soins de santé, ce qui vous préparera à des rôles à la croisée de la médecine, de l'analyse et de l'innovation.

Comment AVC peut-il contribuer à favoriser une culture prête pour l'IA ?

Si l'IA offre des avantages considérables, de nombreuses organisations sont confrontées à des défis tels que le manque de talents, la complexité des environnements de données et les obstacles à l'intégration des systèmes. Chez AVC, nous comprenons ces obstacles et avons adapté nos programmes de certification pour aider les entreprises à les surmonter efficacement.

Notre approche stratégique se concentre sur la création d'une culture qui favorise l'adoption de l'IA et l'innovation. Grâce à nos certifications reconnues par le secteur et à nos formations approfondies, nous dotons votre personnel des compétences et des connaissances nécessaires pour mener votre organisation en toute confiance vers un avenir alimenté par l'IA.

Personnalisés pour avoir un impact : nos programmes ne sont pas uniformisés. Nous proposons des formations spécialisées conçues par des experts du secteur afin de doter votre personnel des compétences et des connaissances spécifiques nécessaires pour occuper des postes clés dans le domaine de l'IA.

Apprentissage pratique et concret : nous privilégions l'expérience pratique à la théorie, en utilisant des projets et des études de cas concrets. Cette approche permet à votre équipe d'acquérir la confiance et les capacités nécessaires pour mettre en œuvre efficacement des solutions d'IA, ce qui favorise l'innovation et génère des résultats commerciaux mesurables.