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Les Algorithmes d'Apprentissage Automatique jouent un rôle clé dans l'établissement de traitements thérapeutiques personnalisés et efficaces. Cet ensemble d'instructions définies par ordinateur utilise des données cliniques, biomédicales ou génétiques pour développer des modèles prédictifs. De cette manière, les cliniciens appliquent des thérapies personnalisées et peuvent prédire les réponses aux thérapies afin qu'elles aient une plus grande probabilité de succès. En outre, ces outils peuvent calculer avec précision le dosage des médicaments, ce qui améliore l'efficacité des approches.

Dans ce contexte, TECH mettra en œuvre un programme avancé qui approfondira l'utilisation de l'Intelligence Artificielle lors de la planification et de l'exécution des procédures médicales. Sous la houlette d'un corps enseignant rompu à l'exercice, ce cursus analysera la reconnaissance des formes et le Machine Learning dans les diagnostics cliniques. Ainsi, les spécialistes interpréteront correctement les images médicales afin de fournir les traitements les plus appropriés à chaque individu. Le programme d'études fournira également des compétences complètes sur les protocoles thérapeutiques les plus innovants. Dans cette optique, le matériel pédagogique proposera les dernières avancées en matière de robotique chirurgicale assistée afin que les diplômés restent à la pointe de la technologie.

D'autre part, la méthodologie du programme reflétera le besoin de flexibilité et d'adaptation aux exigences professionnelles contemporaines. Avec un format 100% en ligne, il permettra aux diplômés d'avancer dans leur formation sans compromettre leurs responsabilités professionnelles. En outre, l'application du système Relearning, basé sur la réitération des concepts clés, garantit une compréhension profonde et durable. Cette approche pédagogique renforce la capacité des professionnels à appliquer efficacement les connaissances acquises dans leur pratique quotidienne. De leur côté, les médecins n'auront besoin, pour suivre ce parcours académique, que d'un appareil avec accès à Internet et d'un engagement à mettre à jour leurs connaissances, ce qui leur permettra de bénéficier d'un saut de qualité dans leur carrière.

Vous appliquerez l'Intelligence Artificielle pour répondre aux urgences sanitaires telles que les épidémiologies et dans le développement de nouveaux vaccins"

Ce Certificat avancé en Diagnostic, Traitement et Personnalisation du Traitement Médical avec 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 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 favoriserez l'autonomie des patients par une participation active à la conception de traitements personnalisés suite à l'étude de ce programme"

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'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. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Grâce à TECH, vous serez en mesure d'intégrer des données cliniques multimodales pour obtenir des diagnostics plus précis"

Vous mettrez à jour vos connaissances clés à travers la méthodologie innovante du Relearning pour une assimilation efficace du sujet"

Ce Certificat avancé approfondira le diagnostic en pratique clinique à l'aide de l'Intelligence Artificielle. Conçu par des spécialistes du domaine, le syllabus abordera la reconnaissance des formes et le Machine Learning pour l'évaluation médicale. Le syllabus se penchera également sur les systèmes de traitement assisté, en tenant compte des algorithmes d'apprentissage automatique pour la mise en place de processus thérapeutiques. Le matériel pédagogique décrira également les différentes applications de l'automatisation intelligente dans des domaines tels que la pharmacogénomique et la conception de médicaments. En outre, le diplôme permettra aux médecins de maîtriser la conception de thérapies personnalisées basées sur les besoins particuliers de leurs patients.

Profitez du contenu médico-scientifique le plus récent sur la scène éducative sans contraintes de temps ni déplacements inutiles vers un centre d'études"

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

1.1. Technologies et outils pour les diagnostics assistés 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 d'OncologyCloud de Flatiron Health
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 assistés par IA à l'aide des API de Google Cloud Healthcare

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 à partir de grands datasets de 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 d'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 à l'aide de 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. Développer des modèles prédictifs pour des diagnostics plus précis
1.5.4. Mettre en œuvre des algorithmes d'Apprentissage Automatique dans l'interprétation des données de santé

1.6. Interprétation d'images médicales par 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. Des outils d'IA pour améliorer la précision et la rapidité de l'imagerie diagnostique
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 sur les histoires médicales pour le diagnostic clinique en utilisant ChatGPT et Amazon Comprehend Medical

1.7.1. Utilisation du NLP 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 NLP 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. L'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 schémas atypiques et la symptomatologie complexe
1.9.3. Outils d'IA pour un diagnostic précoce et précis des maladies rares
1.9.4. Mise en œuvre de bases de données mondiales fondées sur 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

Module 2. Traitement et contrôle du patient avec IA

2.1. Systèmes de traitement assistés par l'IA

2.1.1. Développement de systèmes d'IA pour aider à la prise de décision thérapeutique
2.1.2. Utilisation de l'IA pour la personnalisation des traitements en fonction des profils individuels
2.1.3. Mise en œuvre d'outils d'IA dans l'administration de doses et d'horaires de médicaments
2.1.4. Intégration de l'IA dans le suivi en temps réel et l'ajustement des traitements

2.2. Définition d'indicateurs pour le contrôle de l'état de santé du patient

2.2.1. Établissement de paramètres clés à l'aide de l'IA pour le suivi de la santé des patients
2.2.2. Utilisation de l'IA pour identifier des indicateurs prédictifs de la santé et de la maladie
2.2.3. Développement de systèmes d'alerte précoce basés sur des indicateurs de santé
2.2.4. Mise en œuvre de l'IA pour l'évaluation continue de l'état de santé des patients

2.3. Outils de suivi et de contrôle des indicateurs de santé

2.3.1. Développement d'applications mobiles et portables basées sur l'IA pour le suivi de la santé
2.3.2. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour l'analyse en temps réel des données de santé
2.3.3. Utilisation de dashboards basés sur l'IA pour la visualisation et le suivi des indicateurs de santé
2.3.4. Intégration des dispositifs IoT dans le suivi continu des indicateurs de santé à l'aide de l'IA

2.4. L'IA dans la Planification et l'Exécution des Procédures Médicales avec Intuitive Surgical’s da Vinci Surgical System

2.4.1. Utilisation de systèmes d'IA pour optimiser la planification des chirurgies et des procédures médicales
2.4.2. Mise en œuvre de l'IA dans la simulation et la pratique des procédures chirurgicales
2.4.3. Utilisation de l'IA pour améliorer la précision et l'efficacité dans l'exécution des procédures médicales
2.4.4. Application de l'IA à la coordination et à la gestion des ressources chirurgicales

2.5. Algorithmes d'Apprentissage Automatique pour la mise en place de traitements thérapeutiques

2.5.1. Utiliser le Machine Learning pour développer des protocoles de traitement personnalisés
2.5.2. Mise en œuvre d'algorithmes prédictifs pour la sélection de thérapies efficaces
2.5.3. Développement de systèmes d'IA pour l'adaptation des traitements en temps réel
2.5.4. Application de l'IA à l'analyse de l'efficacité de différentes options thérapeutiques

2.6. Adaptabilité et mise à jour continue des protocoles thérapeutiques grâce à l'IA avec IBM Watson for Oncology

2.6.1. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la révision et la mise à jour dynamique des traitements
2.6.2. Utilisation de l'IA pour adapter les protocoles thérapeutiques aux nouvelles découvertes et données
2.6.3. Développement d'outils d'IA pour la personnalisation continue des traitements
2.6.4. Intégration de l'IA dans la réponse adaptative à l'évolution de l'état des patients

2.7. Optimisation des services de santé grâce à la technologie de l'IA avec Optum

2.7.1. Utiliser l'IA pour améliorer l'efficacité et la qualité des services de santé
2.7.2. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la gestion des ressources de santé
2.7.3. Développement d'outils d'IA pour l'optimisation des flux de travail dans les hôpitaux
2.7.4. Application de l'IA à la réduction des temps d'attente et à l'amélioration des soins aux patients

2.8. Application de l'IA à la réponse aux urgences sanitaires

2.8.1. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour une gestion rapide et efficace des crises sanitaires avec BlueDot
2.8.2. Utilisation de l'IA pour optimiser l'affectation des ressources dans les situations d'urgence
2.8.3. Développement d'outils d'IA pour la prévision et la réponse aux épidémies
2.8.4. Intégration de l'IA dans les systèmes d'alerte et de communication en cas d'urgence sanitaire

2.9. Collaboration interdisciplinaire dans les traitements assistés par l'IA

2.9.1. Encourager la collaboration entre les différentes spécialités médicales utilisant des systèmes d'IA
2.9.2. Utiliser l'IA pour intégrer les connaissances et les compétences de différentes disciplines dans le traitement
2.9.3. Développement de plateformes d'IA pour faciliter la communication et la coordination interdisciplinaires
2.9.4. Mise en œuvre de l'IA dans la création d'équipes de traitement multidisciplinaires

2.10. Expériences réussies de l'IA dans la gestion des maladies

2.10.1. Analyse des expériences réussies d'utilisation de l'IA pour un traitement efficace des maladies
2.10.2. Évaluer l'impact de l'IA sur l'amélioration des résultats des traitements
2.10.3. Documentation des expériences innovantes en matière d'utilisation de l'IA dans différents domaines médicaux
2.10.4. Discussion sur les progrès et les défis de la mise en œuvre de l'IA dans le traitement médical

Module 3. Personnaliser la santé grâce à l'IA

3.1. Applications de l'IA en génomique pour la médecine personnalisée avec DeepGenomics

3.1.1. Développement d'algorithmes d'IA pour l'analyse des séquences génétiques et de leur relation avec les maladies
3.1.2. Utilisation de l'IA pour l'identification de marqueurs génétiques en vue d'un traitement personnalisé
3.1.3. Mise en œuvre de l'IA pour l'interprétation rapide et précise des données génomiques
3.1.4. Outils d'IA pour la corrélation des génotypes avec la réponse aux médicaments

3.2. L'IA dans la pharmacogénomique et la conception de médicaments à l'aide d'AtomWise

3.2.1. Développement de modèles d'IA pour prédire l'efficacité et la sécurité des médicaments
3.2.2. Utilisation de l'IA pour l'identification de cibles thérapeutiques et la conception de médicaments
3.2.3. Application de l'IA à l'analyse des interactions gène-médicament pour la personnalisation du traitement
3.2.4. Mise en œuvre d'algorithmes d'IA pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments

3.3. Suivi personnalisé à l'aide de dispositifs intelligents et de l'IA

3.3.1. Développement d'appareils portatifs dotés d'IA pour le suivi continu d'indicateurs de santé
3.3.2. Utilisation de l'IA dans l'interprétation des données collectées par les appareils intelligents avec FitBit
3.3.3. Mise en œuvre de systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA pour les problèmes de santé
3.3.4. Outils d'IA pour la personnalisation des recommandations en matière de mode de vie et de santé

3.4. Systèmes d'aide à la décision clinique fondés sur l'IA

3.4.1. Mise en œuvre de l'IA pour aider les cliniciens dans l'aide à la décision clinique avec Oracle Cerner
3.4.2. Développement de systèmes d'IA qui fournissent des recommandations basées sur des données cliniques
3.4.3. Utilisation de l'IA dans l'évaluation des risques et des bénéfices des différentes options thérapeutiques
3.4.4. Outils d'IA pour l'intégration et l'analyse des données de santé en temps réel

3.5. Tendances en matière de personnalisation de la santé grâce à l'IA

3.5.1. Analyse des dernières tendances en matière d'IA pour la personnalisation des soins de santé
3.5.2. Utilisation de l'IA dans le développement d'approches préventives et prédictives dans les soins de santé
3.5.3. Mise en œuvre de l'IA pour adapter les plans de santé aux besoins individuels
3.5.4. Explorer de nouvelles technologies d'IA dans le domaine des soins de santé personnalisés

3.6. Les progrès de la robotique chirurgicale assistée par l'IA avec Intuitive Surgical’s da Vinci Surgical System

3.6.1. Développement de robots chirurgicaux dotés d'IA pour des procédures précises et peu invasives
3.6.2. Utilisation de l'IA pour créer des modèles prédictifs de maladies basés sur des données individuelles avec OncoraMedical
3.6.3. Mise en œuvre de systèmes d'IA pour la planification et la simulation chirurgicales
3.6.4. Progrès dans l'intégration du retour d'information tactile et visuel dans la robotique chirurgicale avec l'IA

3.7. Développement de modèles prédictifs pour une pratique clinique personnalisée

3.7.1. Utilisation de l'IA pour créer des modèles prédictifs de maladies basés sur des données individuelles
3.7.2. Mise en œuvre de l'IA dans la prédiction des réponses au traitement
3.7.3. Développement d'outils d'IA pour l'anticipation des risques sanitaires
3.7.4. Application de la modélisation prédictive à la planification des interventions préventives

3.8. L'IA dans la gestion de la douleur et le traitement personnalisé de la douleur avec Kaia Health

3.8.1. Développement de systèmes d'IA pour l'évaluation et la gestion personnalisée de la douleur
3.8.2. Utilisation de l'IA dans l'identification des schémas de douleur et des réponses au traitement
3.8.3. Mise en œuvre d'outils d'IA dans la personnalisation des thérapies contre la douleur
3.8.4. Application de l'IA au suivi et à l'ajustement des plans de traitement de la douleur

3.9. Autonomie du Patient et Implication Active dans la Personnalisation

3.9.1. Promouvoir l'autonomie des patients grâce à des outils d'IA pour la gestion de la santé des patients avec Ada Health
3.9.2. Développement de systèmes d'IA qui permettent aux patients de prendre des décisions
3.9.3. Utilisation de l'IA pour fournir des informations et une éducation personnalisées aux patients
3.9.4. Outils d'IA facilitant la participation active des patients à leurs soins

3.10. Intégration de l'IA dans les dossiers de santé électroniques avec Oracle Cerner

3.10.1. Mise en œuvre de l'IA pour une analyse et une gestion efficaces des dossiers de santé électroniques
3.10.2. Développement d'outils d'IA pour l'extraction d'insights cliniques à partir des dossiers électroniques
3.10.3. Utiliser l'IA pour améliorer l'exactitude et l'accessibilité des données dans les histoires médicales
3.10.4. Application de l'IA pour corréler les données des dossiers médicaux avec les plans de traitement

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