Un programme 100% en ligne qui vous permet, à travers des études de cas, d'approfondir les fonctions diagnostiques les plus perturbatrices des outils d'IA" 

Les technologies émergentes dans le domaine des soins de santé ont ouvert de nouveaux horizons pour lutter contre des maladies telles que le Cancer, l'Alzheimer ou le Diabète. Ces outils de pointe améliorent la précision des diagnostics tout en aidant à identifier les options de traitement les plus appropriées pour les patients, en fonction de leur profil génétique, de leurs antécédents médicaux ou de leurs caractéristiques démographiques. De cette manière, les spécialistes concentrent leur travail sur la conception de thérapies personnalisées afin d'obtenir des résultats plus efficaces et de minimiser les effets secondaires. Cependant, pour y parvenir, les médecins doivent constamment mettre à jour leurs connaissances afin d'appliquer les procédures les plus innovantes dans leur pratique clinique. 

Pour répondre à ce besoin, TECH a mis en place un Certificat qui couvre les applications de l'Intelligence Artificielle (IA) dans le contexte des soins de santé. Conçu par de véritables experts en la matière, le programme d'études couvre tous les aspects de l'intégration des données cliniques multimodales, du développement de datasets et de la gestion des informations obtenues. Le programme aborde également le processus d'évaluation des modèles de diagnostic assistés par l'Automatisation Intelligente. En outre, le médecin est capable d'analyser des cas cliniques réels et d'évaluer des stratégies de soins efficaces. De cette manière, les diplômés de ce programme atteignent une maîtrise exhaustive des défis liés à ces innovations médicales, ce qui leur permet d'atteindre une excellente pratique des soins de santé.  

L'expérience éducative 100% en ligne de ce Certificat offre aux professionnels la flexibilité de le suivre où et quand ils le souhaitent. Ce diplôme universitaire ne comprend pas d'horaires préétablis ni de cours en face à face, ce qui évite les déplacements inutiles vers un centre d'études. Ainsi, pour compléter cet itinéraire académique, tout ce dont vous avez besoin est un appareil avec une connexion Internet. En outre, TECH se caractérise par une méthodologie d'apprentissage innovante: le Relearning. Cette méthode d'enseignement implique la répétition de concepts clés afin de garantir une assimilation optimale des contenus de manière naturelle et progressive. 

Vous traiterez le langage naturel dans les dossiers médicaux pour établir les diagnostics cliniques les plus précis après avoir suivi ce programme de 6 semaines”

Ce Certificat en Diagnostics Cliniques Renforcés par l'Intelligence Artificielle contient le programme scientifique le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations scientifiques et pratiques sur ces disciplines essentielles à la pratique professionnelle.
• Des exercices pratiques où le processus d'auto-évaluation peut être utilisé pour améliorer l'apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

Grâce à la méthodologie innovante Relearning, dont TECH est une pionnière, vous intégrerez toutes les connaissances de manière optimale pour atteindre avec succès les résultats que vous recherchez"

Le corps enseignant du programme comprend des professionnels du secteur qui apportent à cette formation leur expérience professionnelle, ainsi que des spécialistes reconnus de sociétés de référence et d'universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.  

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Vous créerez des ensembles de données qui vous aideront à découvrir des facteurs de risque et à développer de nouveaux traitements thérapeutiques grâce à ce programme"

Vous souhaitez vous spécialiser dans l'interprétation d'images médicales grâce à l'Automatisation Intelligente? Réalisez-le grâce à ce programme exclusif"

Ce Certificat fournira une vue d'ensemble de l'application de l'IA dans le domaine de la santé. Pour ce faire, le programme proposera les outils technologiques les plus modernes orientés vers le diagnostic assisté par la cognition computationnelle. De même, le programme d'études se penchera sur la reconnaissance des formes et le Machine Learning afin de classer les maladies de manière appropriée. Les valeurs, les faiblesses et les erreurs possibles dans l'application de l'IA seront également analysées. Tout au long du programme, le contenu soulignera l'importance de la collaboration multidisciplinaire pour fournir aux utilisateurs des services basés sur l'excellence clinique. 

Vous maîtriserez les outils technologiques les plus avancés pour le diagnostic assisté par l'Intelligence Artificielle, y compris l'Apprentissage Automatique et les images de haute résolution"

Module 1. Diagnostic dans la pratique clinique à l'aide de l'IA

1.1. Technologies et outils pour le diagnostic assisté par l'IA

1.1.1. Développement de logiciels pour le diagnostic assisté par l'IA dans diverses spécialités médicales à l'aide de ChatGPT
1.1.2. Utilisation d'algorithmes avancés pour une analyse rapide et précise des symptômes et signes cliniques
1.1.3. Intégration de l'IA dans les dispositifs de diagnostic pour améliorer l'efficacité
1.1.4. Outils d'IA pour aider à l'interprétation des résultats des tests de laboratoire à l'aide d'IBM Watson Health

1.2. Intégration des données cliniques multimodales pour le diagnostic

1.2.1. Systèmes d'IA pour combiner les données d'imagerie, de laboratoire et de dossier clinique à l'aide d'AutoML
1.2.2. Outils de corrélation des données multimodales pour un diagnostic plus précis grâce à Enlitic Curie
1.2.3. Utilisation de l'IA pour analyser des schémas complexes à partir de différents types de données cliniques à l'aide de Flatiron Health’s OncologyCloud
1.2.4. Intégration des données génomiques et moléculaires dans le diagnostic assisté par l'IA

1.3. Création et analyse de datasets de santé basés sur l'IA à l'aide de Google Cloud Healthcare API

1.3.1. Développement de bases de données cliniques pour l'entraînement des modèles d'IA
1.3.2. Utilisation de l'IA pour analyser et extraire des insights de vastes datasets sur la santé
1.3.3. Outils d'IA pour le nettoyage et la préparation des données cliniques
1.3.4. Systèmes d'IA pour l'identification de tendances et de modèles dans les données de santé

1.4. Visualisation et gestion des données de santé à l'aide de l'IA

1.4.1. Outils d'IA pour la visualisation interactive et compréhensible des données de santé
1.4.2. Systèmes d'IA pour le traitement efficace de grands volumes de données cliniques
1.4.3. Utilisation de dashboards basés sur l'IA pour le suivi des indicateurs de santé
1.4.4. Technologies d'IA pour la gestion et la sécurité des données de santé

1.5. Reconnaissance des formes et machine learning dans les diagnostics cliniques grâce à PathAI

1.5.1. Application des techniques de machine learning pour la reconnaissance des formes dans les données cliniques
1.5.2. Utilisation de l'IA dans l'identification précoce des maladies grâce à l'analyse des schémas avec PathAI
1.5.3. Développement de modèles prédictifs pour des diagnostics plus précis
1.5.4. Mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'interprétation des données de santé

1.6. Interprétation d'images médicales basée sur l'IA à l'aide d'Aidoc

1.6.1. Systèmes d'IA pour la détection et la classification des anomalies dans les images médicales
1.6.2. Utilisation de l'apprentissage profond dans l'interprétation des radiographies, des IRM et des tomographies
1.6.3. Outils d'IA pour améliorer la précision et la rapidité du diagnostic par imagerie
1.6.4. Mise en œuvre de l'IA pour l'aide à la décision clinique basée sur l'image

1.7. Traitement du langage naturel des dossiers médicaux pour le diagnostic clinique à l'aide de ChatGPT et d'Amazon Comprehend Medical

1.7.1. Utilisation du PNL pour l'extraction d'informations pertinentes à partir de dossiers médicaux
1.7.2. Systèmes d'IA pour l'analyse des notes des médecins et des rapports des patients
1.7.3. Outils d'IA pour résumer et classer les informations contenues dans les dossiers médicaux
1.7.4. Application du PNL à l'identification de symptômes et de diagnostics à partir de textes cliniques

1.8. Validation et évaluation de modèles de diagnostic assistés par l'IA à l'aide de ConcertAI

1.8.1. Méthodes de validation et de test des modèles d'IA dans des contextes cliniques réels
1.8.2. Évaluation des performances et de la précision des outils de diagnostic assistés par l'IA
1.8.3. Utilisation de l'IA pour garantir la fiabilité et l'éthique du diagnostic clinique
1.8.4. Mise en œuvre de protocoles d'évaluation continue des systèmes d'IA dans les soins de santé

1.9. IA dans le diagnostic des maladies rares à l'aide de Face2Gene

1.9.1. Développement de systèmes d'IA spécialisés pour l'identification des maladies rares
1.9.2. Utilisation de l'IA pour analyser les modèles atypiques et la symptomatologie complexe
1.9.3. Outils d'IA pour un diagnostic précoce et précis des maladies peu courantes
1.9.4. Mise en œuvre de bases de données mondiales avec l'IA pour améliorer le diagnostic des maladies rares

1.10. Réussites et défis dans la mise en œuvre des diagnostics par IA

1.10.1. Analyse d'études de cas où l'IA a considérablement amélioré le diagnostic clinique
1.10.2. Évaluation des défis liés à l'adoption de l'IA en milieu clinique
1.10.3. Discussion des obstacles éthiques et pratiques à la mise en œuvre de l'IA pour le diagnostic
1.10.4. Examen des stratégies permettant de surmonter les obstacles à l'intégration de l'IA dans les diagnostics médicaux

Le matériel didactique de ce diplôme, élaboré par ces spécialistes, a un contenu tout à fait applicable à votre expérience professionnelle"