IA pour la Santé : Applications Médicales et Biotechnologies
📍 Organisme : Netz Informatique
📆 Durée : 21 heures (3 jours)
🎯 Public cible : Professionnels de la santé, ingénieurs biomédicaux, data scientists, développeurs, chercheurs et toute personne souhaitant comprendre l’impact et les applications de l’IA dans le domaine médical.
À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :
✅ Comprendre les principes de l’intelligence artificielle appliquée à la santé.
✅ Explorer les différentes applications de l’IA en médecine, diagnostic et recherche.
✅ Maîtriser les outils IA pour l’analyse de données médicales.
✅ Expérimenter des cas pratiques d’utilisation de l’IA dans les soins et la gestion hospitalière.
✅ Appréhender les enjeux éthiques et réglementaires liés à l’IA en santé.
🔹 Définition et évolution de l’IA en médecine
🔹 Types d’IA utilisées dans le secteur médical (Machine Learning, Deep Learning, NLP)
🔹 Les grands acteurs et innovations en IA pour la santé
🔹 Étude de cas : IA dans le diagnostic médical
🔹 Analyse et traitement des images médicales (radiologie, IRM, scanners)
🔹 IA pour le diagnostic assisté (exemple : détection du cancer, pathologies rares)
🔹 Automatisation des tâches administratives et optimisation du parcours patient
🔹 Suivi et prédiction des maladies chroniques avec l’IA
🔹 Atelier pratique : Développement d’un modèle d’analyse de données médicales
🔹 Outils et frameworks utilisés (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn pour la santé)
🔹 Bases de données et sources de données médicales (FHIR, SNOMED, etc.)
🔹 Traitement et anonymisation des données patients
🔹 Atelier : Prétraitement et analyse d’un dataset médical avec IA
🔹 Respect du RGPD et protection des données de santé
🔹 Biais algorithmiques et risques pour les patients
🔹 IA et responsabilité médicale : réglementation et cadre légal
🔹 Étude de cas : Impact de l’IA sur les décisions médicales et la relation patient
🎯 Approche interactive avec démonstrations en direct
🎯 Alternance entre théorie et mise en pratique
🎯 Études de cas réels et analyses de solutions IA existantes
🎯 QCM & validation des acquis pour mesurer la progression
📌 Pré-requis : Connaissances de base en data science ou en santé numérique sont un plus, mais non obligatoires.
📌 Modalités d’accès : Sessions en présentiel et en distanciel disponibles
📍 Évaluation continue via exercices et mises en situation
📍 QCM final pour valider les compétences acquises
📍 Certificat Netz Informatique remis en fin de formation
💰 Coût de la formation : 1 250€ / participant
💰 Financements possibles : CPF, OPCO, employeurs, fonds de formation
