Université Paris Cité

DU Intelligence artificielle IA appliquée en santé

DU

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Objectifs

Présentation DU Intelligence artificielle IA appliquée en santé :

Objectif général du DU : Promouvoir l’IA en Santé :

  • Pour des meilleurs soins, plus d’humanité et à un meilleur coût.
  • Pour accompagner les changements liés à l’IA en Santé, sociétaux, techniques et professionnels.

Objectifs pour les étudiants du DU :

  • Comprendre les enjeux de l’IA en santé pour être en mesure de coordonner un projet d’IA en santé.
  • Permettre une approche systémique de l’IA en santé, des parties prenantes.
  • Bénéficier des connaissances des dernières approches applicatives du secteur.
  • Appréhender un modèle économique, organisationnel, règlementaire et éthique pérenne.

Compétences visées

Compétences transversales :


Capacité à travailler en groupe, répartition des tâches, utilisation optimale de compétences spécifiques de chacun

Capacité à réaliser un plan d’application d’IA en Santé: poser les objectifs; définir les étapes de réalisation, le mode de résolution à chaque étape ; les procédures d’évaluation

Capacité à entreprendre en Santé: évaluer les besoins, évaluer le potentiel de valorisation d’une solution, optimiser la mise en œuvre du projet

Capacité à utiliser les technologies de l'information et de la communication ;

Capacité à s'intégrer dans les milieux professionnels de la santé : connaitre les différents secteurs, les différents acteurs et leurs contraintes, les enjeux spécifiques de chaque domaine de la Santé.

Capacité à communiquer : communiquer clairement en anglais ;

Capacité à communiquer avec des non-experts dans sa propre discipline et avec des experts d’autres disciplines

Compétences scientifiques générales


Respect de l'environnement légal et réglementaire

Aptitude à la réflexion abstraite, au raisonnement logique, à l'analyse et à la synthèse ;

Aptitude à la compréhension des problèmes et au discernement de l'essentiel ;

Capacité à appliquer les connaissances dans des situations pratiques ;

Aptitude à analyser une situation complexe ;

Aptitude à adopter une approche pluridisciplinaire ; aptitude à comprendre ses propres limites et aptitude à cibler l’aide technique appropriée lorsque ses limites sont atteintes

Compétences spécifiques


Capacité à établir les étapes d’un projet de développement d’une solution d’IA en Santé

Aptitude à identifier les questions éthiques soulevées par un projet d’IA en Santé ; capacité à interagir avec des spécialistes des questions d’éthique / des comités d’éthique pour résoudre ces questions

Aptitude à identifier les questions légales et réglementaires soulevées par un projet d’IA en Santé ; capacité à interagir avec des juristes, avec la CNIL pour mettre en œuvre le projet.


Public visé

  • Professionnels de santé.
  • Ingénieurs en informatique s’intéressant aux applications de l’IA en santé.
  • Professionnels investis dans les problématiques de l’IA en santé (droit, éthique, entrepreneuriat notamment).
  • Étudiants, internes et faisant fonctions d'internes, chercheurs/thésards.
  • Toute personne jugée apte par la commission pédagogique.

Programme

Référence formation : DUB981


Volume horaire : 90 heures d'enseignements + 15 heures de travail personnel


Calendrier : du 11 janvier au 16 mai 2024 (hors examen)


Rythme : 15 modules (les jeudis)


CONTENUS PÉDAGOGIQUES


Module 1 : Démystifier l’IA en santé


Introduction générale à l’IA en santé

Module 2 : Centres de données médicales


Utiliser l’IA pour générer des bases de données structurées à partir de dossiers médicaux de vie réelle

Implications en santé publique (informatique médicale, épidémiologie, administration)

Module 3 : Comportements


Utiliser l’IA pour analyser les comportements humains

Implications en santé/ spécialités : psychiatrie, toutes les spécialités.

Module 4 : Automédecine


Utiliser l’IA pour évaluer et promouvoir la santé individuelle sans l’aide d’un médecin ; focus sur les devices, les applications , et les informations disponibles pour le grand public.

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

Module 5 : Databases Omic


Utiliser l’IA pour analyser les données de très grande dimension ; explorer la structure des données ; lien entre les différentes omics et le devenir clinique

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

Module 6 : Veille sanitaire


Comment l’IA peut améliorer la pharmacovigilance et la pharmacoépidémiologie

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

Module 7 : Avatar


Utiliser la biologie de système pour modéliser les organes et l’organisme de chaque individu, avec optimisation des modèles à partir de ses données personnelles de santé.

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

Module 8 : Imagerie


Utiliser l’IA pour analyser les images et vidéos

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités « morphologiques » (radiologie, anatomo-pathologie, ophtalmologie, endoscopie)

Module 9 : Inspection


Utiliser l’IA pour analyser des images et des vidéos correspondant à ce qu’un médecin peut voir (inspection).

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

Module 10 : Utilisation de données non médicales pour la Santé


Utiliser l’IA pour capturer des informations ayant un impact sanitaire à partir de données publiques (réseaux sociaux, pollution, etc…)

Implications en santé/spécialités : santé publique (épidémiologie)

Module 11 : Robots


Dans quelle mesure les robots peuvent être utilisés comme des effecteurs de l’IA en Santé ?

Implications en santé/spécialités : chirurgie, prise en charge de la dépendance, toutes les spécialités.

Module 12 : Télémédecine


IA qui contribue à améliorer l’interaction à distance entre le patient et le médecin.

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

Module 13 : Médecine personnalisée


Comment l’IA peut aider les médecins à choisir le meilleur traitement et la meilleure surveillance pour un patient donnée.

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

Module 14 : Organisation médicale


Comment l’IA peut aider l’organisation sanitaire (gestion hospitalière des lits, des flux de patients…)

Implications en santé/spécialités : gestion hospitalière

Module 15 : Formation médicale


Outils d’IA pour améliorer la formation médicale ; formation des futures médecins aux outils à base d’IA.

Implications en santé/spécialités : toutes les spécialités.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D'ENCADREMENT


Les enseignements sont dispensés au moyen de cours théoriques, cas pratiques et travaux dirigés.


Équipe pédagogique


Guillaume Assié / Stephanie Allassonière / Mehdi Benchoufi / Jean-Emmanuel Bibault / Anita Burgun / Antoine Feydi / Roman-Hossein Khonsari / Marie-France Mamzer-Bruneel / David Gruson / Anne-Sophie Jannot / Raphaël Porcher


Ressources matérielles : Afin de favoriser une démarche interactive et collaborative, différents outils informatiques seront proposés pour permettre :


d'échanger des fichiers, des données

de partager des ressources, des informations

de communiquer simplement en dehors de la salle de cours et des temps dédiés à la formation.

MOYENS PERMETTANT DE SUIVRE L’EXÉCUTION DE L’ACTION ET D’EN APPRÉCIER LES RÉSULTATS


Au cours de la formation, le stagiaire émarge une feuille de présence par demi-journée de formation en présentiel et le Responsable de la Formation émet une attestation d’assiduité pour la formation en distanciel.


À l’issue de la formation, le stagiaire remplit un questionnaire de satisfaction en ligne, à chaud. Celui-ci est analysé et le bilan est remonté au conseil pédagogique de la formation.


100 % des répondants au questionnaire ont déclaré être globalement satisfaits de la formation. (année 22/23)

 

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En résumé

Objectif

DU

Durée

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Coût

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Modes d'enseignement

Type d'établissement

Université

Domaine secondaire

Santé - Social

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