Université Paris Cité
FQ Masterclass Initiation à l'imagerie en santé - FHU Mosaïc
Certification / expertise
15 heure(s)
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Objectifs
Présentation - FQ Masterclass Initiation à l'imagerie en santé - FHU Mosaïc- Initier aux métiers de l’ingénierie et de l’analyse de l’image (computer vision) à sa compréhension, à ses enjeux et à ses spécificités
- Présenter le fonctionnement et la réalité pratique de l’ensemble du circuit des données d’images (de leur acquisition à leur interprétation scientifique et médicale) associés au parcours de soin du patient dans chacune des disciplines d’imagerie (radiologie, anatomie et cytologie pathologique, médecine nucléaire)
À l'issue de la formation, l'apprenant est capable de :
- Reconnaître et décrire les différentes échelles de l’imagerie médicale, les formats de données associés à ces modalités, et leurs usages en santé (intérêts, limites) :
- Macroscopie : radiologie et médecine nucléaire (CT-scan, PET, IRM, échographie …)
- Microscopie : anatomie et cytologie pathologique (type de prélèvement, type de coloration/immunomarquage, analyse moléculaire)
- Expliquer l’intérêt de chaque modalité et montrer comment elles sont complémentaires entre elles - Prévenir ou repérer des problèmes « techniques » sur les données d’images et leur circuit associé
- Prendre en compte la structuration, l’organisation et la définition de chaque donnée médicale afin d’anticiper les différents possibles biais ou erreurs dans les algorithmes d’IA
- Proposer une vulgarisation de son activité technique à une équipe médicale ou scientifique non initiée à l’informatique et à l’IA (inversement, interpréter le langage médical et biologique associée à une image en santé)
- Rapprocher les acteurs de terrain (radiologues, pathologistes, cliniciens …) et ceux qui traitent les images (ingénieurs, statisticiens, informaticiens) afin d’accélérer leurs échanges, d’éviter de nombreux problèmes basiques d’analyse d’image, et catalyser le développement de solutions et d’algorithmes.
Vous pouvez toujours compléter ou acquérir de nouvelles compétences en vous inscrivant à d'autres diplômes d'université, des formations qualifiantes ou des séminaires.
Public visé
- Ingénieurs et scientifiques de la donnée et de l’intelligence artificielle – computer vision appliquée à la santé et à l’imagerie médicale (data manager, analyste, informaticiens, statisticiens…)
- Professionnels juniors, commençant à travailler sur l’imagerie médicale (en reconversion, changeant de thématique de travail), étudiants, internes, doctorants
- Tout professionnel de l’académique (université, établissement de recherche, hôpital …) et du privé (start-ups, industriels)
- Toute personne jugée apte par la commission pédagogique
Programme
Référence formation : FQ-M27FHUMOVolume horaire : 15 heures dont 8h15 de CM, 2h40 de TD, 3h45 d'enseignement pratique et 20 minutes d'examen écrit
Calendrier : à venir
Rythme : 2 journées de 7h30
Lieu : Université Paris Cité, chaire IA en Santé, Local FHU MOSAIC : Hôpital Beaujon (Clichy) – « Porte 15 » (si disponible pour la date effective de la Masterclass)
CONTENUS PÉDAGOGIQUES
- Module 1 : journée radiologie
- Module 2 : journée pathologie
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT
Équipe pédagogique
Responsable pédagogique : Pr Valérie Paradis, PU-PH spécialisée en anatomopathologie
Coordinateur pédagogique : Kévin Mondet, pharmacien
Membres de la commission pédagogique :
Jules Gregory, radiologue
Aurélie Beaufrère, anatomopathologiste
Lina Aguilera Munoz, hépato gastro-entérologue
Maxime Ronot, radiologue
Jérôme Cros, anatomopathologiste
Valérie Vilgrain, radiologue
Nicolas Lomenie, mathématicien et informaticien
Rémy Nicolle, biostatisticien
Autres membres de l’équipe pédagogique :
Miguel Albuquerque / Noha Boulaalam / Hélène Cazier / Nathalie Colnot / Axelle Dupont / Camille Kurtz / Laetitia Vercellino
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 LA FORMATION 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.
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En résumé
Objectif
Certification / expertise
Durée
15 heure(s)
Coût
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Modes d'enseignement