L'IA transforme la pratique de la médecine. Elle aide les médecins à diagnostiquer les patients avec plus de précision, à faire des prédictions sur leur état de santé futur et à recommander de meilleurs traitements. Cette Specializations vous donnera une expérience pratique de l'application de l'apprentissage automatique à des problèmes concrets en médecine. Les traitements médicaux peuvent avoir un impact différent sur les patients en fonction de leurs conditions de santé existantes. Dans ce troisième cours, vous recommanderez des traitements mieux adaptés à chaque patient en utilisant des données provenant d'essais de contrôle randomisés. Au cours de la deuxième semaine, vous appliquerez des méthodes d'interprétation de l'apprentissage automatique pour expliquer la prise de décision de modèles d'apprentissage automatique complexes. Enfin, vous utiliserez des méthodes d'extraction d'entités en langage naturel et de réponse aux questions pour automatiser la tâche d'étiquetage des ensembles de données médicales. Ces cours vont au-delà des fondements de l'apprentissage profond pour vous enseigner les nuances de l'application de l'IA à des cas d'utilisation médicale. Si vous êtes novice en matière d'apprentissage profond ou si vous souhaitez obtenir des bases plus approfondies sur le fonctionnement des réseaux neuronaux, nous vous recommandons de suivre la spécialisation en apprentissage profond.
IA pour le traitement médical
Ce cours fait partie de Spécialisation L'IA au service de la médecine
Instructeurs : Pranav Rajpurkar
24 776 déjà inscrits
(518 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Estimer les effets du traitement à l'aide de données provenant d'essais contrôlés randomisés
Explorer les méthodes d'interprétation des modèles de diagnostic et de pronostic
Appliquer le traitement du langage naturel pour extraire des informations de données médicales non structurées
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
- Catégorie : extraction d'entités en langage naturel
- Catégorie : estimation de l'effet du traitement
- Catégorie : interprétation de l'apprentissage automatique
- Catégorie : question-réponse
Détails à connaître
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3 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 3 modules dans ce cours
Au cours de cette semaine, vous apprendrez Comment analyser les données d'un essai contrôlé randomisé, interpréter les modèles multivariés, évaluer les modèles d'effet de traitement et interpréter les modèles ML pour l'estimation de l'effet de traitement.
Inclus
12 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Cette semaine, vous apprendrez à extraire des étiquettes de maladies à partir de rapports cliniques, ainsi qu'à répondre à des questions avec BERT.
Inclus
10 vidéos1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Cette semaine, vous apprendrez à interpréter les modèles d'apprentissage profond, ainsi que l'importance des caractéristiques dans l'apprentissage automatique.
Inclus
9 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Instructeurs
Offert par
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