Deep Learning & künstliche Intelligenz in der Medizin fastai

Ça semble que vous avez fourni un aperçu détaillé du contenu d'un cours en ligne sur l'application de l'intelligence artificielle, et plus spécifiquement du Deep Learning, dans le domaine de la santé. Ce cours couvrirait les points suivants :

1. Compréhension de DICOM : Introduction au format de données standardisé pour les images médicales (DICOM), y compris comment stocker et interpréter les métadonnées associées aux images, comme les dates de capture, les informations sur le patient et les examens.

2. PACS et Hounsfield Skala : Explication du système de gestion et d'archivage des images médicales (PACS) et de la manière dont les valeurs des pixels dans les images sont représentées sur l'échelle de Hounsfield, qui est essentielle pour l'analyse radiologique.

3. Datasets de formation : Présentation de trois jeux de données différents utilisables pour entraîner des modèles de Deep Learning dans le domaine médical :

   • Le dataset SIIM Pneumothorax (Urgence médicale en cas de pneumothorax)
   • Le dataset CT Medical (images de tomographie computérisée)
   • Le dataset Thyrocid Medical (incluant des images d'ultrasound et des séries d'examens)

4. Développement du modèle de Deep Learning : Création et entraînement d'un modèle de Deep Learning pour la classification des images Röntgen en utilisant le dataset SIIM Pneumothorax, avec un accent particulier sur la précision et la fiabilité du modèle.

5. Analyse et interprétation : Évaluation du modèle entraîné, compréhension des erreurs de classification (falsch-positive et falsch-negatives) et calcul des métriques pertinentes pour évaluer la performance du modèle.

6. Interface utilisateur : Développement d'une interface web intuitive pour que les médecins puissent utiliser le modèle de Deep Learning, en utilisant le framework Voila avec iPython Widgets et en hébergeant le projet sur GitHub avec un service Binder comme myBinder pour une accessibilité facilitée.

7. Intégration des experts médicaux : Mise l'accent sur l'importance de la collaboration et de l'implication des professionnels de santé dès le début du processus de développement de l'IA pour garantir que les solutions répondent aux besoins cliniques.

Ce cours est conçu pour fournir à la fois une compréhension technique de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur de la santé et des outils pratiques pour mettre en œuvre ces technologies de manière éthique et efficace. Il est essentiel que les professionnels de santé et les développeurs d'IA travaillent ensemble pour maximiser le potentiel bénéfique de l'intelligence artificielle dans la pratique médicale.