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Il y a 8 modules dans ce cours
Avec la prolifération des applications d'intelligence artificielle dans le système de santé, les parties prenantes sont confrontées à la fois aux opportunités et aux défis de ces technologies en constante évolution. Ce cours explore les principes du déploiement de l'IA dans les soins de santé et le cadre utilisé pour évaluer les effets en aval des solutions d'IA dans les soins de santé. Afin d'améliorer les soins aux patients, Stanford Medicine est conjointement accrédité par l'Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME), l'Accreditation Council for Pharmacy Education (ACPE) et l'American Nurses Credentialing Center (ANCC), pour fournir une formation continue à l'équipe de soins de santé. Consultez les FAQ ci-dessous pour obtenir des informations importantes concernant 1) la date de publication originale et la date d'expiration ; 2) les déclarations d'accréditation et de désignation de crédits ; 3) la divulgation des relations financières pour chaque personne contrôlant le contenu de l'activité.
Inclus
10 vidéos2 lectures3 devoirs
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10 vidéos•Total 30 minutes
Objectifs d'apprentissage•1 minute
Définitions communes•2 minutes
Vue d'ensemble•1 minute
Pourquoi l'IA est nécessaire dans les soins de santé•5 minutes
Exemples d'IA dans les soins de santé•8 minutes
Croissance de l'IA dans les soins de santé•3 minutes
Les réponses aux questions de l'IA•2 minutes
Sortie AI•4 minutes
Pensez au-delà de l'aire sous la courbe•1 minute
Récapitulation•2 minutes
2 lectures
Guide d'étude Module 1•0 minutes
Citations et lectures complémentaires•0 minutes
3 devoirs•Total 40 minutes
Exercice de réflexion 1•10 minutes
Exercice de réflexion 2•10 minutes
Contrôle des connaissances•20 minutes
Évaluations de l'IA dans les soins de santé
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Inclus
15 vidéos2 lectures4 devoirs
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15 vidéos•Total 41 minutes
Objectifs d'apprentissage•1 minute
Récapitulation : Cadre de travail•1 minute
Parties prenantes•2 minutes
Utilité clinique•2 minutes
Résultat : Vue d'ensemble de l'appariement des actions•4 minutes
Délai d'exécution•1 minute
Type d'action•4 minutes
Exemples d'OAP•4 minutes
Nombre nécessaire pour traiter•3 minutes
Bénéfices nets•3 minutes
Courbes de décision•4 minutes
Aperçu de la faisabilité•5 minutes
Coûts de mise en œuvre•2 minutes
Évaluation clinique et adoption•5 minutes
Résumé•2 minutes
2 lectures•Total 5 minutes
Guide d'étude Module 2•5 minutes
Citations et lectures complémentaires•0 minutes
4 devoirs•Total 60 minutes
Exercice de réflexion 1•10 minutes
Exercice de réflexion 2•10 minutes
Exercice de réflexion 3•10 minutes
Contrôle des connaissances•30 minutes
Déploiement de l'IA
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Inclus
19 vidéos2 lectures5 devoirs
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19 vidéos•Total 47 minutes
Objectifs d'apprentissage•2 minutes
Le problème•2 minutes
Questions pratiques avant le déploiement•4 minutes
Voie de déploiement•2 minutes
Conception et développement•3 minutes
Participation des parties prenantes•2 minutes
Type de données et sources•3 minutes
Paramètres•3 minutes
Évaluation in silico•2 minutes
Utilité nette et capacité de travail•2 minutes
Validité statistique•1 minute
Intégration des soins, mode silencieux•3 minutes
Intégration clinique, considérations•3 minutes
Intégration technique•1 minute
Modalités de déploiement•3 minutes
Contrôle et maintenance continus•2 minutes
Les défis du déploiement•5 minutes
Exemple de septicémie•2 minutes
Résumé•2 minutes
2 lectures•Total 5 minutes
Guide d'étude Module 3•5 minutes
Citations et lectures complémentaires•0 minutes
5 devoirs•Total 70 minutes
Exercice de réflexion 1•10 minutes
Exercice de réflexion 2•10 minutes
Exercice de réflexion 3•10 minutes
Exercice de réflexion 4•10 minutes
Contrôle des connaissances•30 minutes
Évaluations en aval de l'IA dans les soins de santé : Biais et équité
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Inclus
18 vidéos2 lectures5 devoirs
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18 vidéos•Total 41 minutes
Objectifs d'apprentissage•3 minutes
Exemples réels de biais d'IA•5 minutes
Introduction - Types de biais•1 minute
Préjugés historiques•2 minutes
Biais de représentation•2 minutes
Biais de mesure•2 minutes
Biais d'agrégation•2 minutes
Biais d'évaluation•2 minutes
Biais de déploiement•1 minute
Qu'est-ce que l'équité algorithmique ?•2 minutes
Anti-classification•2 minutes
Classification de la parité•2 minutes
Calibrage•3 minutes
Application des mesures d'équité•3 minutes
Manque de transparence•2 minutes
Normes minimales de déclaration•3 minutes
Opportunités et défis•3 minutes
Résumé•3 minutes
2 lectures•Total 5 minutes
Guide d'étude Module 4•5 minutes
Citations et lectures complémentaires•0 minutes
5 devoirs•Total 70 minutes
Exercice de réflexion 1•10 minutes
Exercice de réflexion 2•10 minutes
Exercice de réflexion 3•10 minutes
Exercice de réflexion 4•10 minutes
Contrôle des connaissances•30 minutes
L'environnement réglementaire de l'IA dans les soins de santé
Module 5•2 heures à terminer
Détails du module
Inclus
18 vidéos2 lectures4 devoirs
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18 vidéos•Total 53 minutes
Objectifs d'apprentissage•1 minute
Le problème•3 minutes
Définitions internationales utilisées à des fins réglementaires•2 minutes
Déclaration de définition et cadre de risque•6 minutes
Association clinique valide•3 minutes
Évaluation analytique•1 minute
Évaluation clinique•3 minutes
Contrôle général•2 minutes
notifications de novo•2 minutes
Modification du logiciel•3 minutes
TPLC•4 minutes
Solutions d'IA verrouillées ou adaptées•2 minutes
Exemples•4 minutes
Produits non réglementés•2 minutes
Règlements de l'UE•3 minutes
Lignes directrices chinoises•2 minutes
Lignes directrices de l'OMB•6 minutes
Résumé•4 minutes
2 lectures•Total 5 minutes
Guide d'étude Module 5•5 minutes
Citations et lectures complémentaires•0 minutes
4 devoirs•Total 60 minutes
Exercice de réflexion 1•10 minutes
Exercice de réflexion 2•10 minutes
Exercice de réflexion 3•10 minutes
Contrôle des connaissances•30 minutes
Meilleures pratiques éthiques pour l'IA dans les soins de santé
Module 6•1 heure à terminer
Détails du module
Lectures relatives aux meilleures pratiques éthiques pour l'IA dans les soins de santé
Inclus
3 lectures
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3 lectures•Total 30 minutes
Formulation du problème•10 minutes
Identifier les conflits d'intérêts•10 minutes
Atténuer les conflits d'intérêts•10 minutes
IA et médecine (contenu optionnel)
Module 7•1 heure à terminer
Détails du module
Inclus
9 vidéos
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9 vidéos•Total 42 minutes
Introduction : Naviguer aux intersections de l'IA et de la médecine•3 minutes
Cycle de vie de l'IA•9 minutes
Une plongée en profondeur dans les dimensions historiques et sociétales•2 minutes
Médecine basée sur la race et approche tenant compte de la race•5 minutes
Stratégies d'atténuation des Biais•5 minutes
Explorer les potentiels et les dilemmes éthiques•5 minutes
Démanteler la médecine fondée sur la race•4 minutes
Déploiement de l'IA dans les établissements de santé•7 minutes
Conclusion•1 minute
Synthèse du cours
Module 8•1 heure à terminer
Détails du module
Inclus
3 lectures1 devoir
Afficher les informations sur le contenu du module
3 lectures•Total 25 minutes
Note d'évaluation finale•5 minutes
Demandez un crédit CME•10 minutes
Guide d'étude complet•10 minutes
1 devoir•Total 60 minutes
Examen final•60 minutes
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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
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La Leland Stanford Junior University, communément appelée Stanford University ou Stanford, est une université de recherche privée américaine située à Stanford, en Californie, sur un campus de 3 310 hectares près de Palo Alto, en Californie, aux États-Unis.
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Avis des étudiants
4.6
337 avis
5 stars
73,59 %
4 stars
15,43 %
3 stars
6,23 %
2 stars
2,67 %
1 star
2,07 %
Affichage de 3 sur 337
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5·
Révisé le 11 déc. 2024
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5·
Révisé le 7 déc. 2020
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Révisé le 5 mars 2021
This is a holistic course giving all perspectives and knowledge on the different aspects of evaluating all kind of AI driven solutions in healthcare. A must do for all healthcare Managers.
Cette activité est-elle accréditée pour la formation médicale continue (FMC) ?
Dates et durée
Date de publication initiale : 08/10/2023
Date d'expiration : 08/10/2026
Durée estimée de l'opération : 9 heures et 30 minutes
Crédits FMC offerts : 9,50
Accréditation
La Stanford University School of Medicine est accréditée par l'Accreditation Council for Continuing Medical Education (ACCME) pour fournir une formation médicale continue aux médecins.
L'École de médecine de l'Université de Stanford désigne ce matériel durable pour un maximum de 9,50 AMA PRA Catégorie 1 Credits™. Les médecins ne doivent réclamer que le crédit correspondant à l'étendue de leur participation à l'activité.
Divulgation
La Stanford University School of Medicine adhère aux critères, normes et politiques de l'ACCME concernant le soutien de l'industrie à la formation médicale continue. Il n'existe aucune relation financière pertinente avec des intérêts commerciaux définis par l'ACCME pour quiconque a contrôlé le contenu de cette activité.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.