Raisonnement causal dans les soins de santé : lignes directrices et changements dans les ensembles de données

Cette séance de cours de l'instructeur porte sur l'application pratique du raisonnement causal dans l'IA des soins de santé, en mettant l'accent sur les nouvelles lignes directrices et réglementations relatives à la LM dans les soins de santé, les obstacles à la traduction clinique de la LM, les changements d'ensemble de données dans l'imagerie médicale et l'importance des diagrammes causaux. Au moyen d'études de cas en histopathologie et en dépistage du sein, la séance de cours explore l'impact du biais et les défis de l'inférence contrefactuelle. La présentation se termine par une discussion sur la façon dont la causalité peut aider à l'apprentissage multimodal et améliorer le traitement biomédical de la vision-langue.