Module 1
IA pour le Diagnostic Médical
IA pour le Diagnostic Médical
12-25h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Cas d'usage : radiologie, dermatologie, ophtalmologie
Types de données médicales (images, EHR, génomique)
Standards et régulations (FDA, CE)
Enjeux éthiques
Détection de pneumonie sur radiographies thoraciques
Classification de lésions cutanées
Détection de rétinopathie diabétique
Transfer learning avec modèles pré-entraînés
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Class imbalance en médecine
Weighted loss functions
Oversampling et undersampling
Métriques appropriées (sensibilité, spécificité, AUC-ROC)
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Courbes ROC et AUC
Sensibilité vs Spécificité
Grad-CAM pour visualiser les zones d'attention
Explainability pour les cliniciens
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 2
IA pour le Pronostic Médical
IA pour le Pronostic Médical
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Modèles de survie (Cox proportional hazards)
Prédiction de réadmission hospitalière
Prédiction de mortalité
Séries temporelles pour données cliniques
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Données EHR (Electronic Health Records)
LSTM pour séquences cliniques
Prédiction d'événements critiques
Gestion de données manquantes
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Imputation simple et multiple
Modèles robustes aux données manquantes
Masking layers
Analyse de sensibilité
Module 3
IA pour le Traitement Médical
IA pour le Traitement Médical
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Modèles de décision clinique
Apprentissage par renforcement pour traitements optimaux
Personnalisation de traitements
Gestion des contre-indications
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Consentement éclairé
Protection des données (RGPD, HIPAA)
Responsabilité et accountability
Validation clinique
Approbation réglementaire (FDA, CE)
Intégration aux systèmes hospitaliers
Validation sur données réelles
Monitoring post-déploiement
Mise à jour continue