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Intelligence Artificielle et Aide à la Décision Médicale
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Santé Digitale Avancé Gratuit

Intelligence Artificielle et Aide à la Décision Médicale

Ce cours de niveau avance forme les professionnels de sante a comprendre, evaluer et deployer des outils d'intelligence artificielle dans leur pratique clinique. Specifiquement adapte aux realites du systeme de sante africain, il aborde les biais algorithmiques affectant les populations africaines, les enjeux de souverainete des donnees et les conditions de deploiement dans des contextes a ressources limitees. La grille d'evaluation critique des outils d'IA est directement applicable a la pratique.

16h 4 modules (10 leçons) 0 apprenants 22 vues
Corine Maurice OUATTARA
Corine Maurice OUATTARA
SANTE NUMERIQUE

Objectifs pédagogiques

  • Distinguer les différentes familles d'IA appliquées a la sante (règles expertes, machine learning, deep learning, LLM) et leurs conditions d'application
  • Evaluer de manière critique un algorithme diagnostique selon les critères de validité, de biais et d'équité
  • Identifier les biais algorithmiques specifiques aux populations africaines et leurs consequences cliniques
  • Comprendre le cadre ethique et reglementaire entourant l'IA medicale
  • Concevoir un protocole de validation locale d'un outil d'IA
  • Anticiper les risques d'automatisation excessive et de transfert inapproprie de responsabilite vers la machine
  • Evaluer les enjeux de souverainete des donnees dans les partenariats internationaux d'IA en sante

Prérequis

  • Bases en statistiques
  • Familiarité avec les systèmes d'information de sante
  • Expérience clinique de 2 ans minimum

Programme de la formation

4 modules · 10 leçons
Leçon 1.1 — Taxonomie de l'IA appliquée a la sante
Leçon 1.2 — Données de sante et métriques d'évaluation
Leçon 1.3 — Cycle de vie d'un modèle et problèmes de données africaines
Leçon 1.4 — Explicabilité et biais algorithmiques
Leçon 2.1 — IA diagnostique et prédictive
Leçon 2.2 — Chatbots, NLP et formation des soignants par l'IA
Leçon 3.1 — Ethique et responsabilité clinique
leçon 3.2 — Souveraineté des données et équité Nord-Sud
Leçon 4.1 — Architecture et méthodologie d'implémentation
Leçon 4.2 — Evaluation d'impact et formation des professionnels

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  • 16h de contenu
  • 10 leçons
  • Certificat de réussite
  • Accès mobile et bureau
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