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320 € - 190 € Seats available
Category Price
Prix résidentiel (hébergement et dejeuner compris) 320 €
Prix non résidentiel (déjeuner compris) 190 €
Coming session
Starts Apr 2, 2020 08:30 AM
Ends Apr 2, 2020 07:30 PM
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+33 5 56 70 32 05

L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN SANTE

Masterclass
Researcher / Scientist
Suresnes, France
1 day course
12 attendees per session
French

Course details

Educational methods

Hands-on

Advantages of the procedure

  • Situer l’Intelligence Artificielle dans son contexte historique et faire un état de l’art des derniers développements de l’IA dans le domaine de la santé.
  •  Positionner les différentes approches du domaine de l’IA : Algorithmes vs. Modèles, Apprentissage, Radiomique, Réseaux de neurones et Apprentissage profond, Apprentissage non supervisé.
  • Connaître les enjeux et limitations de l’IA en santé : accès aux données, fiabilité et qualité des données, validation et problèmes de biais, aspects éthique et responsabilité.
  •  Comprendre en quoi l’IA peut améliorer la prise en charge des patients (médecin augmenté, collecte et utilisation des données)
  • Organiser un service ou un établissement complet pour tirer parti du potentiel de l’IA (optimisation opérationnelle, valorisation des données, recherche et partenariats)

Who is this course for?

  • Directeurs et Cadres Hospitaliers,
  • Directeurs et Ingénieurs Informatiques (DSI), Ingénieurs biomédicaux, souhaitant comprendre comment l’IA peut répondre aux enjeux de la santé de demain (stratification des risques et orientation des parcours patients, « Population Health Management », « Value-Based Care », etc.)
  • Médecins et Internes souhaitant comprendre l’impact de l’IA en imagerie, le concept de médecin augmenté (Radiologues, Médecins Nucléaires, Cardiologues, etc.)

Requirements

Pas de niveau particulier

Price categories

Category
Price
Prix résidentiel (hébergement et dejeuner compris)
320 €
Prix non résidentiel (déjeuner compris)
190 €

Agenda

Principes

-      Dates et événements clés dans l’explosion de l’IA

-      Principales techniques d’IA : des algorithmes aux réseaux de neurones, apprentissage supervisé vs non-supervisé, entraînement, validation et mesures de performance

-      Apprendre à distinguer capacités surhumaines et intelligence, prédire vs comprendre

Usages

-      Marché de l’IA en santé, les principales catégories d’usage

-      Etat de l’art de la recherche en IA et exemples de résultats 

-      Applications pratiques à court et moyen terme, les nouveaux usages

Enjeux

-      Accès aux données : protection des données et des droits des personnes

-      Fiabilité des données : qualité et curation, données partielles, reproductibilité et généralisation

-      Enjeux éthiques : biais des données, transparence et explicabilité des modèles et algorithmes, responsabilité et contrôle

-      Chaîne de valeur de la donnée : patient, médecin, établissement, industriel, état, etc.

Perspectives pratiques

-      Médecin augmenté, comment intégrer au mieux l’IA dans la pratique médicale 

-      Pilotage par les données, de l’optimisation opérationnelle à l’amélioration des indicateurs de santé

-      Approche industrielle de l’IA, mettre en place un processus contrôlé de bout en bout : collecte et annotation, entraînement et validation, déploiement et évaluation.

Logistics

Practical details

NA

Location

Institut de Formation Médicale Philips

33 rue de Verdun

92150 Suresnes, France

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