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.
Évaluations des applications de l'IA dans le domaine de la santé
Évaluations des applications de l'IA dans le domaine de la santé
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'IA dans les soins de santé"
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeurs : Tina Hernandez-Boussard
26 757 déjà inscrits
337 avis
Ce que vous apprendrez
Principes et considérations pratiques pour l'intégration de l'IA dans les flux de travail cliniques
Meilleures pratiques des applications de l'IA pour promouvoir des solutions de soins de santé justes et équitables
Les défis de la réglementation des applications de l'IA et les composantes d'un modèle qui peuvent être réglementées
Ce que les mesures d'évaluation standard apportent et n'apportent pas
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Systèmes d'aide à la décision
- Catégorie : Disparités en matière de santé
- Catégorie : Déploiement des applications
- Catégorie : Conformité réglementaire
- Catégorie : Équité en matière de santé
- Catégorie : Contrôle continu
- Catégorie : Intégrations AI
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Technologie de la santé
- Catégorie : Connaissance du secteur de la santé
- Catégorie : Éthique de la recherche clinique
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Éthique des soins de santé
- Catégorie : Évaluation clinique
Détails à connaître
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22 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Statut : Meilleur programme d’IAStanford University
Stanford University
Northeastern University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
73,59 %
- 4 stars
15,43 %
- 3 stars
6,23 %
- 2 stars
2,67 %
- 1 star
2,07 %
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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.
Révisé le 11 déc. 2024
V easy to follow. Could finish at my own pace. Always theory went hand in hand with real life examples which made it interesting.
Révisé le 7 déc. 2020
I was expecting the Medical genetics professor as a teacher also.
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