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
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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
25 836 déjà inscrits
332 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 : Regulatory Compliance
- Catégorie : Healthcare Ethics
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Health Informatics
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Decision Support Systems
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Health Technology
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Medical Devices
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Clinical Assessment
- Catégorie : Healthcare Industry Knowledge
- Catégorie : Health Equity
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : Continuous Monitoring
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
73,19 %
- 4 stars
15,66 %
- 3 stars
6,32 %
- 2 stars
2,71 %
- 1 star
2,10 %
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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.
Révisé le 2 déc. 2020
More examples would have been better to understand some of the concepts.
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