L'IA dans la Pratique Clinique promet d'améliorer la qualité des soins médicaux, de réduire les erreurs et d'ouvrir de nouvelles frontières pour la médecine personnalisée et la recherche biomédicale” 

L'Intelligence Artificielle peut être appliquée à la Pratique Médicale, en analysant de grands ensembles de données médicales pour identifier des modèles et des tendances, et en facilitant des diagnostics plus précis et plus précoces. En outre, dans la gestion des patients, l'IA est capable d'anticiper les complications potentielles, de personnaliser les traitements et d'optimiser l'allocation des ressources, améliorant ainsi l'efficacité et la qualité des soins médicaux. L'automatisation des tâches routinières libère également du temps pour que les professionnels puissent se concentrer sur des aspects plus complexes et plus humains des soins, ce qui favorise des avancées significatives en médecine. 

C'est pour cette raison que TECH a développé ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique, avec une approche complète et spécialisée. Les modules spécifiques couvriront, de la maîtrise des outils pratiques de l'IA, à la compréhension critique de son application éthique et légale en médecine. L'accent mis sur des applications médicales spécifiques, telles que le diagnostic assisté par l'IA et la gestion de la douleur, permettra aux professionnels d'acquérir des compétences et des connaissances avancées dans des domaines clés des soins de santé.  

Il favorisera également la collaboration multidisciplinaire, préparant les diplômés à travailler dans diverses équipes au sein de milieux cliniques. En outre, son approche éthique, juridique et de gouvernance garantira une compréhension responsable et une application pratique dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'IA dans les soins de santé. La combinaison de l'apprentissage théorique et pratique, ainsi que l'application du Big Data dans les soins de santé, permettra aux cliniciens de relever les défis actuels et futurs dans le domaine d'une manière complète et compétente. 

Ainsi, TECH a conçu un programme complet basé sur la méthodologie innovante Relearning, afin de former des experts en IA hautement compétents. Cette forme d'apprentissage se concentre sur la répétition de concepts clés afin de garantir une compréhension solide. Seul un appareil électronique avec une connexion internet sera nécessaire pour accéder au contenu à tout moment, libérant les participants des horaires fixes ou de l'obligation d'assister en personne. 

La structure modulaire du programme vous permettra une progression cohérente des fondamentaux aux applications les plus avancées”

Ce mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique 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 sanitaires essentielles à la pratique professionnelle 
• Les 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 plongerez dans la science des données de santé soutenue par l'IA, en explorant la biostatistique et l'analyse des big data à travers 2 250 heures de contenu innovant” 

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, 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 académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.   

Vous analyserez comment l'IA interprète les données génétiques pour concevoir des stratégies thérapeutiques spécifiques, grâce à ce programme 100% en ligne"

Vous appliquerez l'exploration de données et l'apprentissage automatique dans le contexte de la santé. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?

Le mastère spécialisé en Intelligence Artificielle dans la Pratique Clinique vise à former les professionnels de la santé à transformer les soins médicaux grâce à l'application stratégique de l'IA. Ce programme innovant dotera les diplômés de solides compétences en matière d'analyse des données médicales, de diagnostic assisté par l'IA, de personnalisation des traitements et de gestion efficace des soins aux patients. À l'issue de cette formation, les spécialistes seront prêts à conduire le changement, à améliorer la précision des diagnostics, à optimiser les protocoles de traitement et à promouvoir des soins médicaux plus accessibles et plus efficaces. 

TECH vous permettra de transformer la pratique clinique, d'améliorer les diagnostics et de concevoir des traitements précis et personnalisés” 

Objectifs généraux

• Comprendre les fondements théoriques de l'Intelligence Artificielle 
• Étudier les différents types de données et comprendre le cycle de vie des données 
• Évaluer le rôle crucial des données dans le développement et la mise en œuvre de solutions d'Intelligence Artificielle 
• Approfondir la compréhension des algorithmes et de leur complexité pour résoudre des problèmes spécifiques 
• Explorer les bases théoriques des réseaux neuronaux pour le développement du Deep Learning 
• Analyser l'informatique bio-inspirée et sa pertinence dans le développement de systèmes intelligents 
• Analyser les stratégies actuelles d'Intelligence Artificielle dans différents domaines, en identifiant les opportunités et les défis 
• Évaluer de manière critique les avantages et les limites de l'IA dans les soins de santé, en identifiant les pièges potentiels et en fournissant une évaluation éclairée de son application clinique 
• Reconnaître l'importance de la collaboration interdisciplinaire pour développer des solutions efficaces en matière d'IA 
• Acquérir une perspective globale des tendances émergentes et des innovations technologiques dans le domaine de l'IA appliquée aux soins de santé 
• Acquérir de solides connaissances en matière d'acquisition, de filtrage et de prétraitement des données médicales 
• Comprendre les principes éthiques et les réglementations juridiques applicables à la mise en œuvre de l'IA en médecine, en favorisant les pratiques éthiques, l'équité et la transparence 

Objectifs spécifiques

Module 1. Principes fondamentaux de l'Intelligence Artificielle

• Analyser l'évolution historique de l'Intelligence Artificielle, de ses débuts à son état actuel, en identifiant les étapes et les développements clés 
• Comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux et leur application dans les modèles d'apprentissage en Intelligence Artificielle 
• Étudier les principes et les applications des algorithmes génétiques, en analysant leur utilité pour résoudre des problèmes complexes 
• Analyser l'importance des thésaurus, des vocabulaires et des taxonomies dans la structuration et le traitement des données pour les systèmes d'Intelligence Artificielle 
• Explorer le concept de web sémantique et son influence sur l'organisation et la compréhension de l'information dans les environnements numériques 

Module 2. Types de données et cycle de vie des données

• Comprendre les concepts fondamentaux des statistiques et leur application dans l'analyse des données 
• Identifier et classer les différents types de données statistiques, des données quantitatives aux données qualitatives 
• Analyser le cycle de vie des données, de la génération à l'élimination, en identifiant les étapes clés 
• Explorer les premières étapes du cycle de vie des données, en soulignant l'importance de la planification et de la structure des données
• Étudier les processus de collecte de données, y compris la méthodologie, les outils et les canaux de collecte
• Explorer le concept de Datawarehouse en mettant l'accent sur les éléments du Datawarehouse et sur sa conception
• Analyser les aspects réglementaires liés à la gestion des données, en se conformant aux règles de confidentialité et de sécurité, ainsi qu'aux meilleures pratiques 

Module 3. Les données en Intelligence Artificielle

• Maîtriser les fondamentaux de la science des données, couvrant les outils, les types et les sources d'analyse de l'information 
• Explorer le processus de transformation des données en informations à l'aide de techniques d'exploration et de visualisation des données 
• Étudier la structure et les caractéristiques des datasets, en comprenant leur importance dans la préparation et l'utilisation des données pour les modèles d'Intelligence Artificielle 
• Analyser les modèles supervisés et non supervisés, y compris les méthodes et la classification 
• Utiliser des outils spécifiques et les meilleures pratiques dans la manipulation et le traitement des données, en assurant l'efficacité et la qualité dans la mise en œuvre de l'Intelligence Artificielle 

Module 4. Extraction de données. Sélection, prétraitement et transformation 

• Maîtriser les techniques d'inférence statistique pour comprendre et appliquer les méthodes statistiques dans l'exploration de données 
• Effectuer une analyse exploratoire détaillée des ensembles de données afin d'identifier les modèles, les anomalies et les tendances pertinents 
• Développer des compétences pour la préparation des données, y compris le nettoyage, l'intégration et le formatage des données en vue de leur utilisation dans l'exploration de données 
• Mettre en œuvre des stratégies efficaces pour traiter les valeurs manquantes dans les ensembles de données, en appliquant des méthodes d'imputation ou d'élimination en fonction du contexte 
• Identifier et atténuer le bruit dans les données, en utilisant des techniques de filtrage et de lissage pour améliorer la qualité de l'ensemble de données 
• Aborder le prétraitement des données dans les environnements Big Data 

Module 5. Algorithme et complexité en Intelligence Artificielle

• Introduire les stratégies de conception d'algorithmes, en fournissant une solide compréhension des approches fondamentales de la résolution de problèmes 
• Analyser l'efficacité et la complexité des algorithmes, en appliquant des techniques d'analyse pour évaluer les performances en termes de temps et d'espace 
• Étudier et appliquer des algorithmes de tri, comprendre leur fonctionnement et comparer leur efficacité dans différents contextes 
• Explorer les algorithmes basés sur les arbres, comprendre leur structure et leurs applications 
• Étudier les algorithmes avec Heaps, en analysant leur mise en œuvre et leur utilité pour une manipulation efficace des données 
• Analyser les algorithmes basés sur les graphes, en explorant leur application dans la représentation et la résolution de problèmes impliquant des relations complexes 
• Étudier les algorithmes de type Greedy, comprendre leur logique et leurs applications dans la résolution de problèmes d'optimisation 
• Étudier et appliquer la technique du backtracking pour la résolution systématique de problèmes, en analysant son efficacité dans différents scénarios 

Module 6. Systèmes intelligents

• Explorer la théorie des agents, comprendre les concepts fondamentaux de leur fonctionnement et leur application en Intelligence Artificielle et en génie Logiciel 
• Étudier la représentation des connaissances, y compris l'analyse des ontologies et leur application dans l'organisation de l'information structurée 
• Analyser le concept du web sémantique et son impact sur l'organisation et la recherche d'informations dans les environnements numériques 
• Évaluer et comparer différentes représentations de la connaissance, en les intégrant pour améliorer l'efficacité et la précision des systèmes intelligents 
• Étudier les raisonneurs sémantiques, les systèmes à base de connaissances et les systèmes experts, en comprenant leur fonctionnalité et leurs applications dans la prise de décision intelligente 

Module 7. Apprentissage automatique et exploration des données 

• Présenter les processus de découverte des connaissances et les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique 
• Étudier les arbres de décision en tant que modèles d'apprentissage supervisé, comprendre leur structure et leurs applications 
• Évaluer les classificateurs en utilisant des techniques spécifiques pour mesurer leur performance et leur précision dans la classification des données 
• Étudier les réseaux neuronaux, comprendre leur fonctionnement et leur architecture pour résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique 
• Explorer les méthodes bayésiennes et leur application à l'apprentissage automatique, y compris les réseaux bayésiens et les classificateurs bayésiens 
• Analyser les modèles de régression et de réponse continue pour prédire des valeurs numériques à partir de données 
• Étudier les techniques de clustering pour identifier des modèles et des structures dans des ensembles de données non étiquetés 
• Explorer l'exploration de textes et le traitement du langage naturel (NLP), comprendre comment les techniques d'apprentissage automatique sont appliquées pour analyser et comprendre les textes 

Module 8. Les Réseaux Neuronaux, la base du Deep Learning

• Maîtriser les fondamentaux du Deep Learning, comprendre son rôle essentiel dans le Deep Learning 
• Explorer les opérations fondamentales des réseaux neuronaux et comprendre leur application dans la construction de modèles 
• Analyser les différentes couches utilisées dans les réseaux neuronaux et apprendre à les sélectionner de manière appropriée 
• Comprendre l'enchaînement efficace des couches et des opérations pour concevoir des architectures de réseaux neuronaux complexes et efficaces 
• Utiliser des formateurs et des optimiseurs pour régler et améliorer les performances des réseaux neuronaux 
• Explorer la connexion entre les neurones biologiques et artificiels pour une compréhension plus approfondie de la conception des modèles 
• Réglage fin des hyperparamètres pour le Fine Tuning des réseaux neuronaux, optimisant leur performance sur des tâches spécifiques 

Module 9. Entraînement de réseaux neuronaux profonds

• Résoudre les problèmes liés au gradient dans la formation des réseaux neuronaux profonds 
• Explorer et appliquer différents optimiseurs pour améliorer l'efficacité et la convergence du modèle 
• Programmer le taux d'apprentissage pour ajuster dynamiquement le taux de convergence du modèle 
• Comprendre et traiter le surajustement grâce à des stratégies spécifiques pendant la formation 
• Appliquer des lignes directrices pratiques pour assurer une formation efficace et efficiente des réseaux neuronaux profonds 
• Mettre en œuvre le Transfer Learning en tant que technique avancée pour améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques 
• Explorer et appliquer les techniques Data Augmentation pour enrichir les ensembles de données et améliorer la généralisation des modèles 
• Développer des applications pratiques utilisant le Transfer Learning pour résoudre des problèmes du monde réel 
• Comprendre et appliquer les techniques de régularisation pour améliorer la généralisation et éviter l'overfitting dans les réseaux neuronaux profonds 

Module 10. Personnaliser les Modèles et l’entraînement avec TensorFlow

• Maîtriser les fondamentaux de TensorFlow et son intégration avec NumPy pour une manipulation efficace des données et des calculs 
• Personnaliser les modèles et les algorithmes de formation en utilisant les capacités avancées de TensorFlow 
• Explorer l'API tfdata pour gérer et manipuler efficacement les ensembles de données 
• Implémenter le format TFRecord pour stocker et accéder à de grands ensembles de données dans TensorFlow 
• Utiliser les couches de prétraitement Keras pour faciliter la construction de modèles personnalisés 
• Explorer le projet TensorFlow Datasets pour accéder à des ensembles de données prédéfinis et améliorer l'efficacité du développement 
• Développer une application de Deep Learning avec TensorFlow, en intégrant les connaissances acquises dans le module 
• Appliquer de manière pratique tous les concepts appris dans la construction et l'entraînement de modèles personnalisés avec TensorFlow dans des situations réelles 

Module 11. Deep Computer Vision avec les Réseaux Neuronaux Convolutifs

• Comprendre l'architecture du cortex visuel et sa pertinence dans le Deep Computer Vision 
• Explorer et appliquer les couches convolutives pour extraire les caractéristiques clés des images 
• Implémenter des couches de clustering et leur utilisation dans les modèles de Deep Computer Vision avec Keras 
• Analyser diverses architectures de Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN) et leur applicabilité dans différents contextes 
• Développer et mettre en œuvre un CNN ResNet à l'aide de la bibliothèque Keras afin d'améliorer l'efficacité et les performances du modèle 
• Utiliser des modèles Keras pré-entraînés pour tirer parti de l'apprentissage par transfert pour des tâches spécifiques 
• Appliquer des techniques de classification et de localisation dans des environnements de Deep Computer Vision 
• Explorer les stratégies de détection et de suivi d'objets à l'aide de Réseaux Neuronaux Convolutifs 
• Mettre en œuvre des techniques de segmentation sémantique pour comprendre et classer les objets dans les images de manière détaillée 

Module 12. Traitement du langage naturel (NLP) avec les Réseaux Récurrents Naturels (NNN) et l'Attention

• Développer des compétences en génération de texte à l'aide de Réseaux Neuronaux Récurrents (RRN ) 
• Appliquer les RRN dans la classification des opinions pour l'analyse des sentiments dans les textes 
• Comprendre et appliquer les mécanismes de l'attention dans les modèles de traitement du langage naturel 
• Analyser et utiliser les modèles Transformers dans des tâches NLP spécifiques 
• Explorer l'application des modèles Transformers dans le contexte du traitement de l'image et de la vision par ordinateur 
• Se familiariser avec la bibliothèque de Transformers Hugging Face pour une mise en œuvre efficace de modèles avancés 
• Comparer différentes bibliothèques de Transformers afin d'évaluer leur adéquation à des tâches spécifiques 
• Développer une application pratique du NLP qui intègre les mécanismes de RRN et d'attention pour résoudre des problèmes du monde réel 

Module 13. Autoencodeurs, GANs, et Modèles de Diffusion

• Développer des représentations de données efficaces en utilisant des Autoencoders, GANs et des Modèles de Diffusion 
• Effectuer une ACP en utilisant un autoencodeur linéaire incomplet pour optimiser la représentation des données 
• Mettre en œuvre et comprendre le fonctionnement des autoencodeurs empilés 
• Explorer et appliquer les autoencodeurs convolutifs pour des représentations visuelles efficaces des données 
• Analyser et appliquer l'efficacité des autoencodeurs clairsemés dans la représentation des données 
• Générer des images de mode à partir de l'ensemble de données MNIST à l'aide d’Autoencoders 
• Comprendre le concept des Réseaux Adversoriels Génératifs (GANs) et des Modèles de Diffusion 
• Implémenter et comparer les performances des Modèles de Diffusion et des GANs dans la génération de données 

Module 14. Informatique bio-inspirée

• Introduire les concepts fondamentaux de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer les algorithmes d'adaptation sociale en tant qu'approche clé de l'informatique bio-inspirée 
• Analyser les stratégies d'exploration et d'exploitation de l'espace dans les algorithmes génétiques 
• Examiner les modèles de calcul évolutif dans le contexte de l'optimisation
• Poursuivre l'analyse détaillée des modèles de calcul évolutif
• Appliquer la programmation évolutive à des problèmes d'apprentissage spécifiques 
• Aborder la complexité des problèmes multi-objectifs dans le cadre de l'informatique bio-inspirée 
• Explorer l'application des réseaux neuronaux dans le domaine de l'informatique bio-inspirée
• Approfondir la mise en œuvre et l'utilité des réseaux neuronaux dans l'informatique bio-inspirée

Module 15. Intelligence Artificielle: stratégies et applications 

• Développer des stratégies pour la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les services financiers 
• Analyser les implications de l'intelligence artificielle dans la fourniture de services de santé 
• Identifier et évaluer les risques associés à l'utilisation de l'IA dans le domaine de la santé 
• Évaluer les risques potentiels liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'industrie 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans l'industrie pour améliorer la productivité 
• Concevoir des solutions d'intelligence artificielle pour optimiser les processus dans l'administration publique 
• Évaluer la mise en œuvre des technologies de l'IA dans le secteur de l'éducation 
• Appliquer des techniques d'intelligence artificielle dans la sylviculture et l'agriculture pour améliorer la productivité 
• Optimiser les processus de ressources humaines par l'utilisation stratégique de l'intelligence artificielle 

Module 16. Diagnostic dans la pratique clinique à l’aide de l’IA

• Analyser de manière critique les avantages et les limites de l’IA dans le domaine de la santé
• Identifier les erreurs potentielles, fournir une évaluation éclairée de leur application en milieu clinique
• Reconnaître l’importance de la collaboration entre les disciplines pour développer des solutions efficaces en matière d’IA
• Développer des compétences pour appliquer les outils d’IA dans le contexte clinique, en se concentrant sur des aspects tels que le diagnostic assisté, l’analyse d’images médicales et l’interprétation des résultats
• Identifier les pièges potentiels de l’application de l’IA dans les soins de santé, en fournissant un point de vue éclairé sur son utilisation dans les environnements cliniques

Module 17. Traitement et prise en charge du patient atteint d’IA

• Interpréter les résultats pour la création éthique d’ensembles de données et l’application stratégique dans les situations d’urgence sanitaire
• Acquérir des compétences avancées en matière de présentation, de visualisation et de gestion des données d’intelligence artificielle dans le domaine de la santé
• Acquérir une perspective complète sur les tendances émergentes et les innovations technologiques dans le domaine de l’IA appliquée aux soins de santé
• Développer des algorithmes d’IA pour des applications spécifiques telles que la surveillance de la santé, en facilitant la mise en œuvre efficace des solutions dans la pratique médicale
• Concevoir et mettre en œuvre des traitements médicaux individualisés en analysant les données cliniques et génomiques des patients grâce à l’IA

Module 18. Personnaliser la santé grâce à l’IA

• Découvrez les tendances émergentes de l’IA appliquée à la santé personnalisée et leur impact futur
• Définir les applications de l’IA pour personnaliser les traitements médicaux, de l’analyse génomique à la gestion de la douleur
• Différencier les algorithmes d’IA spécifiques pour le développement d’applications liées à la conception de médicaments ou à la robotique chirurgicale
• Définir les tendances émergentes de l’IA appliquée à la santé personnalisée et leur impact futur
• Promouvoir l’innovation par la création de stratégies visant à améliorer les soins de santé

Module 19. L’analyse des Big Data dans le secteur de la santé avec l’IA

• Acquérir une bonne connaissance de la collecte, du filtrage et du prétraitement des données médicales
• Développer une approche clinique basée sur la qualité et l’intégrité des données dans le cadre de la réglementation sur la protection de la vie privée
• Appliquer les connaissances acquises dans des cas d’utilisation et des applications pratiques, vous permettant de comprendre et de résoudre des défis spécifiques à l’industrie, de l’analyse de texte à la visualisation de données et à la sécurité de l’information médicale
• Définir les techniques de Big Data spécifiques au secteur de la santé, y compris l’application d’algorithmes d’apprentissage automatique pour l’analyse
• Employer des procédures Big Data pour suivre et surveiller la propagation des maladies infectieuses en temps réel pour une réponse efficace aux épidémies

Module 20. Éthique et réglementation de l’IA médicale

• Comprendre les principes éthiques fondamentaux et les réglementations juridiques applicables à la mise en œuvre de l’IA en médecine
• Maîtriser les principes de la gouvernance des données
• Comprendre les cadres réglementaires internationaux et locaux
• Assurer la conformité réglementaire de l’utilisation des données et des outils de l’IA dans le secteur de la santé

Devenir un leader dans l’intégration des technologies de pointe dans les soins de santé, en améliorant les diagnostics, les traitements et l’expérience des patients”