Maîtriser l'IA pour révolutionner la santé et les soins médicaux

Objectifs

Appréhender les fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et ses applications spécifiques dans le secteur médical.
Découvrez les solutions d'IA actuellement utilisées pour améliorer le diagnostic, personnaliser les traitements, assister la chirurgie robotique, et optimiser la gestion des données médicales.
Acquérir une expertise dans les outils et techniques de machine learning pour la prise de décision clinique.
Étudier les aspects éthiques et juridiques liés à l'usage de l'IA dans les soins.
Développer des compétences pratiques pour concevoir et intégrer des projets IA dans des contextes médicaux.

Programme de la formation

Module 1 : Introduction à l'intelligence artificielle (300 heures)
Objectifs :
Découvrez les bases théoriques de l'IA.
Comprendre l'évolution de cette technologie et son application spécifique à la médecine.
Contenu :
Origine et développement de l'IA.
Concepts fondamentaux : apprentissage supervisé, non supervisé, deep learning, réseaux de neurones.
Potentiel et limites de l'IA dans le domaine médical.
Présentation des acteurs clés et des innovations dans le secteur de la santé.
Module 2 : Applications de l'IA dans le diagnostic médical (600 heures)
Objectifs :
Commentaire de l'explorateur l'IA transforme le diagnostic des maladies.
Étudier des cas pratiques dans diverses spécialités médicales.
Contenu :
Rôle de l'IA dans l'imagerie médicale : reconnaissance d'images, analyse prédictive.
Exemples concrets : diagnostic du cancer, maladies cardiovasculaires, et pathologies infectieuses.
Études de cas : succès et défis rencontrés lors de l'implémentation.
Module 3 : Personnalisation des soins grâce à l'IA (500 heures)
Objectifs :
Commentaire de l'analyseur l'IA contribue à la médecine de précision.
Appliquer les principes de personnalisation des traitements en fonction des données patient.
Contenu :
Introduction à la médecine personnalisée.
Exploitation des données génomiques et cliniques pour adapter les traitements.
Étude des outils et algorithmes d'aide à la décision clinique.
Analyse des gains pour le patient et les professionnels de santé.
Module 4 : Machine learning et analyse de données médicales (700 heures)
Objectifs :
Acquérir une maîtrise pratique des outils d'analyse et des algorithmes de machine learning.
Gérer et interpréter de grandes quantités de données médicales.
Contenu :
Préparation des données : nettoyage, normalisation, et gestion des biais.
Techniques avancées de machine learning : modèles prédictifs, clustering, réseaux convolutifs.
Pratiques avec des outils courants : Python, TensorFlow, scikit-learn, etc.
Projets appliqués : prédiction des risques médicaux, création de modèles pour la recherche clinique.
Module 5 : Éthique, réglementation, et mise en oeuvre de l'IA dans la santé (400 heures)
Objectifs :
Identifier les enjeux éthiques associés à l'utilisation de l'IA.
Se rapprocher des cadres réglementaires internationaux et locaux.
Contenu :
Éthique dans les soins assistés par IA : confidentialité, consentement éclairé, biais algorithmiques.
Réglementations (RGPD, normes FDA/CE pour les dispositifs médicaux).
Mise en oeuvre d'un projet IA : méthodologies, évaluation des risques, et intégration dans un système de santé existant.

Validation et sanction

Attestation de suivi de présence

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique