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De Uness Cardiologie
Version datée du 20 septembre 2025 à 19:59 par
Aymeric MENET
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Portail IA en cardiologie
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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