Avec ce Certificat 100% en ligne, vous maîtriserez les Aspects Éthiques et Juridiques de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique " 

À mesure que l'Intelligence Artificielle devient un outil essentiel dans l'Imagerie Diagnostique, des questions éthiques et juridiques se posent et doivent être abordées. En effet, l'Organisation Mondiale de la Santé a souligné la nécessité de mettre en œuvre un cadre éthique robuste pour guider l'utilisation de ces technologies, qui doit être aligné sur les droits et la dignité des patients. Dans ce contexte, les spécialistes doivent avoir une connaissance approfondie des facteurs éthiques et juridiques liés à l'utilisation de cet outil dans le cadre clinique.

Dans ce scénario, TECH crée un Certificat exclusif sur les Aspects Éthiques et Juridiques de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique dans l'Imagerie Diagnostique. Conçu par des références dans le domaine, le parcours académique approfondira les considérations légales et réglementaires de l’Intelligence Artificielle appliquée à l’imagerie médicale avec Compliance.ai. Dans le même ordre d'idées, le syllabus approfondira des facteurs allant du consentement éclairé ou de la transparence dans l'utilisation des données cliniques au respect de l'autonomie du patient dans les décisions basées sur l'Intelligence Artificielle. Grâce à cela, les diplômés développeront des compétences avancées qui leur permettront d'évaluer les situations éthiques liées à l'utilisation de cet instrument dans la pratique médicale, tout en appliquant les réglementations légales pertinentes dans ce domaine pour garantir la protection des données et le respect de la loi.

D'autre part, en termes de méthodologie, le diplôme est enseigné à 100 % en ligne, ce qui permet aux médecins d'accéder au contenu de n'importe où et à n'importe quel moment, en adaptant l'étude à leur emploi du temps. En outre, TECH utilise sa méthode d'apprentissage révolutionnaire: le Relearning.En outre, TECH utilise sa méthode d'apprentissage révolutionnaire: le Relearning. Ce système consiste à répéter des concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage à long terme. En outre, les diplômés n'ont besoin que d'un appareil électronique doté d'une connexion Internet pour accéder au Campus Virtuel.

Positionnez-vous sur le marché du travail avec un programme 100% en ligne qui s'adapte à vos besoins et vous permet de mettre à jour vos connaissances de manière immersive"

Ce Certificat en Aspects Éthiques et Juridiques de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique dans l'Imagerie Diagnostique contient le programme 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
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation 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
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Vous souhaitez développer une pensée critique pour évaluer l'impact de l'Intelligence Artificielle dans la prise de décision clinique? Réalisez-le avec ce diplôme universitaire"

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner 
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 académique. Cela se fera
 à l'aide d'un système vidéo interactif innovant créé par des experts reconnus

Vous vous plongerez dans la réglementation sur la transparence des algorithmes d'Intelligence Artificielle dans le domaine de la santé"

La méthodologie en ligne de TECH vous permettra de choisir le moment et le lieu pour étudier, sans entraver votre travail professionnel"

Ce diplôme universitaire est conçu par des experts desAspects Éthiques et Juridiques de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique . Le programme abordera des questions telles que la gestion des biais algorithmiques, le respect des réglementations en matière de protection des données et le consentement éclairé. Dans le même ordre d'idées, le syllabus fournira aux diplômés les stratégies les plus sophistiquées pour assurer la confidentialité des données dans les projets d'Intelligence Artificielle. En outre, le matériel pédagogique analysera les techniques avancées pour améliorer l'explicabilité des modèles d'Intelligence Artificielle. 

Vous mettrez en œuvre des technologies qui garantissent la confidentialité et la sécurité des données des patients" 

Module 1. Aspects Éthiques et Juridiques de l'Intelligence Artificielle dans l'Imagerie Diagnostique

1.1. Éthique dans l'application de l'Intelligence Artificielle en Imagerie Diagnostique avec Ethics and Algorithms Toolkit 

1.1.1. Principes éthiques fondamentaux dans l'utilisation de l'intelligence artificielle pour le diagnostic 
1.1.2. Gestion des biais algorithmiques et de leur impact sur l'équité du diagnostic 
1.1.3. Le consentement éclairé à l'ère de l'Intelligence Artificielle à visée diagnostique 
1.1.4. Défis éthiques dans la mise en œuvre internationale des technologies d'Intelligence Artificielle 

1.2. Considérations juridiques et réglementaires en matière d'Intelligence Artificielle appliquée à l'imagerie médicale avec Compliance.ai 

1.2.1. Cadre réglementaire actuel de l'intelligence artificielle dans l'imagerie diagnostique 
1.2.2. Conformité avec les réglementations en matière de protection de la vie privée et des données 
1.2.3. Exigences de validation et de certification des algorithmes d'Intelligence Artificielle dans les soins de santé 
1.2.4. Responsabilité juridique en cas d'erreurs de diagnostic par l'Intelligence Artificielle 

1.3. Consentement éclairé et aspects éthiques de l'utilisation des données cliniques 

1.3.1. Revue des processus de consentement éclairé adaptés à l'Intelligence Artificielle 
1.3.2. Éducation des patients sur l'utilisation de l'Intelligence Artificielle dans leurs soins de santé 
1.3.3. Transparence dans l'utilisation des données cliniques pour la formation à l'Intelligence Artificielle 
1.3.4. Respect de l'autonomie du patient dans les décisions fondées sur l'Intelligence Artificielle 

1.4. Intelligence Artificielle et responsabilité en Recherche Clinique 

1.4.1. Attribution des responsabilités dans l'utilisation de l'Itelligence Atificielle à des fins de diagnostic 
1.4.2. Implications des bugs de l'Intelligence Artificielle dans la pratique clinique 
1.4.3. Assurance et couverture des risques liés à l'utilisation de l'Intelligence Artificielle 
1.4.4. Stratégies de gestion des incidents liés à l'Intelligence Artificielle 

1.5. Impact de l'Intelligence Artificielle sur l'équité et l'accès aux soins de santé avec AI for Good 

1.5.1. Évaluation de l'impact de l'Intelligence Artificielle sur la distribution des services médicaux 
1.5.2. Stratégies visant à garantir un accès équitable à la technologie de l'Intelligence Artificielle 
1.5.3. L'Intelligence Artificielle comme outil de réduction des disparités en matière de santé 
1.5.4. Études de cas sur la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle dans des environnements à ressources limitées 

1.6. Protection de la vie privée et des données dans les projets de recherche avec Duality SecurePlus 

1.6.1. Stratégies pour assurer la confidentialité des données dans les projets d'Intelligence Artificielle 
1.6.2. Techniques avancées pour l'anonymisation des données des patients 
1.6.3. Défis juridiques et éthiques en matière de protection des données à caractère personnel 
1.6.4. Impact des failles de sécurité sur la confiance du public 

1.7. Intelligence Artificielle et durabilité dans la recherche biomédicale avec le Green en Algorithm 

1.7.1. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour améliorer l'efficacité et la durabilité de la recherche 
1.7.2. Analyse du cycle de vie des technologies d'Intelligence Artificielle dans les soins de santé 
1.7.3. Impact environnemental des infrastructures technologiques d'Intelligence Artificielle 
1.7.4. Pratiques durables dans le développement et le déploiement de l'Intelligence Artificielle 

1.8. Audit et explicabilité des modèles d'Intelligence Artificielle en milieu clinique avec IBM AI Fairness 360 

1.8.1. Importance d'un audit régulier des algorithmes d'Intelligence Artificielle 
1.8.2. Techniques pour améliorer l'explicabilité des modèles d'Intelligence Artificielle 
1.8.3. Défis liés à la communication des décisions fondées sur l'Intelligence Artificielle aux patients et aux cliniciens 
1.8.4. Réglementation sur la transparence des algorithmes d'Intelligence Artificielle dans les soins de santé 

1.9. Innovation et entrepreneuriat dans le domaine de l'Intelligence Artificielle clinique avec Hindsait 

1.9.1. Opportunités pour les startups dans les technologies d'Intelligence Artificielle pour la santé 
1.9.2. Collaboration entre le secteur public et le secteur privé dans le développement de l'Intelligence Artificielle 
1.9.3. Défis pour les entrepreneurs dans l'environnement réglementaire des soins de santé 
1.9.4. Réussites et enseignements tirés de l'entrepreneuriat en matière d'Intelligence Artificielle clinique 

1.10. Considérations éthiques dans la collaboration internationale en recherche clinique avec la Global Alliance for Genomics and Health avec GA4GH 

1.10.1. Coordination éthique dans les projets internationaux d'IA 
1.10.2. Gestion des différences culturelles et réglementaires dans les collaborations internationales 
1.10.3. Stratégies d'inclusion équitable dans les études mondiales 
1.10.4. Défis et solutions en matière de partage des données

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