DU intelligence artificielle appliquée en santé

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Source : Carif Ile-de-France

Fiche originale

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Objectifs, programme, validation de la formation

Objectifs

Objectif général du DU : Promouvoir l’intelligence artificielle 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’intelligence artificielle 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.

Description, programmation

Module 1 : démystifier l’IA en santé
Introduction générale

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
Module 11 : Robots
Module 12 : Télémédecine
Module 13 : Médecine personnalisée
Module 14 : organisation médicale
Module 15 : Formation médicale

Validation et sanction

DU intelligence artificielle appliquée en santé ;Attestation de suivi de présence

Type de formation

Certification

Niveau de sortie niveau I (supérieur à la maîtrise)

Durée, rythme, financement

Durée 105 heures en centre
Durée indicative : 175 jours

Modalités de l'alternance Cours du jour : 105 h

Conventionnement Non

Conditions d'accès

Modalités de recrutement et d'admission Dossier

Niveau d'entrée niveau II (licence ou maîtrise universitaire)

Conditions spécifiques et prérequis Avoir suivi des études de professionnels de santé ou d'ingénieurs en informatique s'intéressant aux applications de l'intelligence artificielle.