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DU Intelligence artificielle IA appliquée en santé - Informatique décisionnelle (BI)

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Objectifs

Présentation DU Intelligence artificielle IA appliquée en santé - Informatique décisionnelle (BI) :

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.

Savoir-faire et compétences :

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.
  • Capacité à entreprendre en Santé.
  • 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.
  • Aptitude à estimer et orienter les possibilités de valorisation d’un projet d’IA en Santé ; capacité à interagir avec les organismes de protections industrielles pour protéger une solution innovante ; capacité à interagir avec un entrepreneur cherchant à valoriser une solution.
  • Capacité de contacter, d’interagir avec et assister des partenaires industriels ou de start-up pour le déploiement de solutions d’IA en Santé.
  • Aptitude à critiquer la méthodologie d’une solution d’IA en Santé.

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

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.
 

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Du 06/01/2022 au 31/08/2022

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Objectif

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Type d'établissement

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Domaine secondaire

Santé - Social

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