Ce module propose une formation aux fondamentaux de l’intelligence artificielle (IA) appliquée à la santé, en mettant l’accent sur la compréhension des concepts clés, la maîtrise des outils de développement, la gestion des données médicales et l’application de l’IA dans des domaines cliniques variés.

Les compétences abordées sont les suivantes :

• Connaissances en IA : Approfondissement des concepts fondamentaux de l’IA, des algorithmes d’apprentissage automatique et profond, et de leur utilisation dans le traitement des images médicales.
• Initiation aux outils de développement : Découverte des langages de programmation (Python, R) et des frameworks (TensorFlow, PyTorch) essentiels pour concevoir et déployer des solutions d’IA.
• Bases de données médicales et standards : Maîtrise des bases de données médicales, des formats standards (FHIR, DICOM), des nomenclatures et de la codification, pour garantir l’interopérabilité et la qualité des données.
• Qualité et annotation des données : Savoir annoter, vérifier et garantir la complétude et la fiabilité des données utilisées pour l’IA.
• Validation des performances des modèles : Capacité à interpréter les résultats produits par les systèmes d’IA, à évaluer leur pertinence clinique, à réaliser des analyses statistiques et à gérer des volumes massifs de données (Big Data).
• Compréhension des systèmes de santé, des données médicales (effets, dosages, interactions, principes actifs), et application de l’IA à l’imagerie médicale, la médecine personnalisée, la télémédecine, la pharmacovigilance et le développement de nouveaux médicaments.

Pourquoi c’est essentiel ?

La maîtrise de ces compétences est indispensable pour accompagner la transformation numérique du secteur de la santé. Elle permet de développer, d’évaluer et d’intégrer des solutions d’IA fiables et pertinentes dans la pratique clinique, d’optimiser la gestion et la sécurité des données médicales, et de favoriser l’innovation thérapeutique. Ces savoirs sont essentiels pour garantir la qualité des soins, renforcer la sécurité des patients, anticiper les évolutions technologiques et collaborer efficacement avec les différents acteurs du monde de la santé et de la recherche.