Portail:IA en cardiologie

Sommaire Partie I – Comprendre l’IA en cardiologie Introduction à l’IA médicale Applications actuelles en cardiologie ECG et anomalies du rythme Imagerie (échographie, IRM, scanner) Monitorage à distance et objets connectés Prédiction du risque cardiovasculaire Aide au suivi thérapeutique (HTA, IC, FA) Bénéfices et limites pour le praticien Enjeux éthiques, réglementaires et médico-légaux Comment intégrer l’IA dans sa pratique quotidienne ? Partie II – Approfondir et utiliser l'IA en cardiologie Bases techniques du machine learning appliqué à la cardio Apprentissage supervisé, non supervisé, renforcement Réseaux de neurones (CNN, Transformers) Prétraitement des données médicales Validation et évaluation des modèles AUC, sensibilité, spécificité, NRI, calibration Généralisation et robustesse Cas pratiques détaillés Modèle de prédiction de FA post-ablation Algorithme de lecture IRM cardiaque Score d’aide à la décision thérapeutique Recherche et avenir (IA générative, multimodal, jumeau numérique) Devenir acteur : collaborer, concevoir et valider un projet IA Annexes : Glossaire, encadrés pratiques, schémas comparatifs