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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Les prochaines sessions
À Paris
Du 11/01/2024 au 16/05/2024
Centre
Université Paris Cité
5 Rue Thomas Mann
75205 Paris cedex 13
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En résumé
Objectif
Durée
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