Médecine et apprentissage automatique

^{Décembre 2020}

L’écosystème d’évaluation du risque continue d’évoluer. En Amérique du Nord, Munich Re a concentré ses efforts sur l’intégration de la science des données et de l’évaluation du risque au moyen de l’utilisation novatrice de l’intelligence artificielle (IA) et de modèles prédictifs. Le webinaire « Médecine et apprentissage automatique » explore l’incidence de l’apprentissage automatique sur les pratiques médicales et la façon dont cela s’applique à l’évaluation du risque.

Le D^r Tim Meagher, directeur médical de Munich Re Canada, explique comment l’apprentissage automatique peut contribuer à améliorer le système de soins de santé.

Voici le premier webinaire de la nouvelle série nord-américaine en cinq volets de Munich Re concernant les innovations en sélection des risques et en science des données.

Consulter la série (en anglais seulement)

Faits saillants

Lacunes dans les soins de santé : Les soins médicaux sont actuellement coûteux, mal utilisés et inefficaces. Nous identifions et analysons les problèmes du système de soins de santé qui peuvent être résolus grâce à la technologie et à la numérisation.
Apprentissage automatique en médecine présentement : Actuellement, les étudiants en médecine sont déjà dans un contexte où il est essentiel de tirer parti des données pour fournir des services de soins de santé précis et efficaces. Nous explorons comment les mégadonnées et d’autres percées en science des données font leur place dans le monde médical.
L’avenir de l’apprentissage automatique en médecine : Quelle est la probabilité que les technologies de la santé contribuent à un système de soins de santé plus efficaces et au développement de nouveaux concepts personnalisés en médecine?

Visionnez un enregistrement du webinaire (en anglais) et téléchargez le sommaire pour obtenir des précisions.

Munich Re

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