GTS860 - Intelligence artificielle et applications en santé

Ce cours vise à analyser, grâce à l'intelligence artificielle, des signaux physiologiques, des données médicales et des images biomédicales, en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour développer des approches adaptées à différents types de problèmes de santé.

Au terme de ce cours, la personne étudiante sera en mesure de :

• identifier l'origine et les principaux types de donnéees physiologiques et biomédicales (signaux, images, etc.) utilisés en apprentissage automatique;
• expliquer les différences entre les principaux types d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris ceux d'apprentissage profond;
• décrire les applications potentielles de l'apprentissage automatique dans les soins de santé;
• choisir la méthode d'apprentissage la plus adaptée selon le type de problème et les critères d'évaluation pertinents;
• concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond;
• appliquer diverses analyses statistiques pour évaluer et explorer les résultats;
• valider les performances des algorithmes et modèles développés.

Éléments de contenu : Analyse des signaux physiologiques et séries temporelles médicales. Analyse d images médicales. Techniques d apprentissage supervisé, non supervisé et de clustering. Méthodes d'apprentissage statistiques et classiques. Techniques de prétraitement et de représentation/réduction de dimensionnalité. Modèles d'apprentissage profond. Conception et validation de modèles, évaluation des performances et mesures adaptées aux applications en santé. Détection et diagnostic de maladies, prédiction d'événements cliniques, suivi de patients et aide à la décision médicale.