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
La Fête du Travail commence avec plus de 70 $ d'économies sur Coursera Plus. Bénéficiez de 40 % de réduction pendant 3 mois.
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
28 942 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
348 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 : Contrôle continu
- Catégorie : Éthique des soins de santé
- Catégorie : Connaissance du secteur de la santé
- Catégorie : Équité en matière de santé
- Catégorie : L'IA responsable
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Technologie de la santé
- Catégorie : Conformité réglementaire
- Catégorie : Intégrations AI
- Catégorie : Informatique clinique
- Catégorie : Éthique des données
- Catégorie : Disparités en matière de santé
- Catégorie : Médecine de précision
- Catégorie : Déploiement des applications
- Catégorie : Évaluation clinique
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
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
Il y a 8 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeurs
Offert par
En savoir plus sur Apprentissage automatique
Stanford Online
Stanford Online
Northeastern University
Taipei Medical 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 étoiles
73,27 %
- 4 étoiles
15,51 %
- 3 étoiles
6,32 %
- 2 étoiles
2,87 %
- 1 étoile
2,01 %
Affichage de 3 sur 348
Révisé le 16 juil. 2023
AI applications in Healthcare have to be xyz and we as medical students should know what those xyx values are and this course does that exactly.great teacher as well.
Révisé le 21 déc. 2024
One of the most important courses in this specialization.
Révisé le 12 déc. 2020
Thanks a lot for this great course, extremely practical, allowing to create a clear action plan for AI evaluation.
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,