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TYPE DE DIPLOME : Formation qualifiante

FQ Initiation à l'intelligence artificielle

Domaine : Sciences, Technologies, Santé
 
Spécialité : Intelligence artificielle en santé
  • Faculté

    Faculté de Santé

Présentation

Référence formation (à rappeler dans toute correspondance) : FQ-M22UB981

Responsables de l’enseignement : Prs Guillaume Assie et Stéphanie Allassonniere

Forme de l'enseignement : à distance

Pour vous inscrire, déposez votre candidature sur C@ndtOnline (lien cliquable)

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Objectifs

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, réglementaire et éthique pérenne
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Compétences visées

Appréhender l’impact de l’Intelligence Artificielle en Santé, au travers de concepts théoriques, scientifiques et des enjeux juridiques, éthiques et économiques.

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Programme

Référence formation : FQ-M22UB981

Volume horaire : 50 heures d'enseignements

Calendrier : du 7 Janvier 2021 au 20 mai 2021 (hors examen)

Rythme : 15 modules (les jeudis)

 

CONTENUS PÉDAGOGIQUES

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.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D'ENCADREMENT

Équipe pédagogique
Guillaume Assie / Stephanie Allassonière / Mehdi Benchoufi / Jean-Emmanuel Bibault / Anita Burgun / Antoine Feydi / Roman-Hossein Khonsari / Marie-France Mamzer-Bruneel / Laurent Marchand / David Gruson / Anne-Sophie Jannot / Raphaël Porcher

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 L’ACTION 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.

Un questionnaire d’évaluation à froid est également envoyé au prescripteur de la formation (sous 6 mois), afin d’assurer un suivi sur l’impact de la formation sur le poste de travail.

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Contrôle des connaissances

Un QCM à l'issue de chaque Module.

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Admission

Public cible

Tout public intéressé

  • souhaitant se former en Intelligence Artificielle en Santé et qui possède un intérêt justifié pour cela
  • suivant des études pouvant justifier cet intérêt (diplôme ou études en Santé, ingénierie, mathématiques, sciences dures, sciences sociales…)
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Conditions d'admission

L'entrée en formation nécessite un avis pédagogique. Vous déposerez dans C@nditOnLine :

  • votre Curriculum Vitae
  • votre lettre de motivation pour participer à la formation
  • les diplômes vous permettant de justifier l'accès à la formation
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Pré-requis

Aucun prérequis nécessaire hormis les diplômes liés aux titres que doivent détenir les futurs inscrits (cf. personnes autorisées à s'inscrire dans rubrique "Admission")

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Modalités de candidature

Référence formation : FQ-M22UB981

1. Créer et activer votre compte utilisateur sur la plateforme C@nditOnLine (accessible grâce aux navigateurs Chrome ou Mozilla)

2. Compléter attentivement vos informations personnelles et déposer obligatoirement tous les documents justificatifs, uniquement au format PDF, à savoir :

  • La copie recto-verso de votre pièce d'identité en cours de validité (carte nationale d'identité ou passeport)
  • Le diplôme d'Etat justifiant le niveau d'accès à la formation souhaitée
  • Pour les étrangers hors Union Européenne : joindre en complément la copie recto-verso du titre de séjour ou récépissé ou visa en cours de validité

3. Cliquer sur "Mes candidatures" puis sur "Nouvelle candidature"

4. Sélectionner le domaine de rattachement (UFR/Composante/Département), le type et l'intitulé de la formation souhaitée. Préciser le mode de financement.

5. Télécharger votre CV et votre lettre de motivation pour chaque formation souhaitée.

A joindre en complément :

  • si vous êtes étudiant en LMD, interne ou faisant fonction d'interne inscrit dans une université : déposer votre certificat de scolarité universitaire justifiant de votre inscription pour l'année universitaire en cours à un Diplôme National ou un Diplôme d'Etat (hors DU-DIU)
  • si vous bénéficiez d'une prise en charge : déposer votre attestation/accord de prise en charge

TOUT DOSSIER INCOMPLET NE POURRA PAS ÊTRE TRAITÉ.

ATTENTION : POUR LES DEMANDEURS D'EMPLOI, préciser dans votre dossier CanditOnLine, votre numéro de demandeur d'emploi, votre agence de rattachement et sélectionner le mode de financement POLE EMPLOI au moment de la candidature.

POSTULER A LA FORMATION en vous connectant à la plateforme C@nditOnLine (lien cliquable)

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Droits de scolarité

FRAIS DE FORMATION* selon votre profil

  • Pour toute personne bénéficiant, ou pas d’une prise en charge totale ou partielle : 700€
  • Tarif préférentiel UNIQUEMENT si vous êtes :
    • Diplômé de moins de 2 ans d’un DN/DE (hors DU-DIU) OU justifiant pour l’année en cours d’un statut d’AHU OU de CCA OU de FFI hospitalier : 350 € (justificatif à déposer dans CanditOnLine)
    • Étudiant, Interne, Faisant Fonction d'Interne universitaire : 250 € (certificat de scolarité universitaire justifiant votre inscription en Formation Initiale pour l’année universitaire en cours à un Diplôme National ou un Diplôme d’État - hors DU-DIU - à déposer dans CanditOnLine)
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Et après ?

Poursuite d'études

Vous pouvez toujours compléter ou acquérir de nouvelles compétences en vous inscrivant à d'autres diplômes d'université, des formations qualifiantes ou des séminaires.

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Contacts

  • Guillaume Assie

    Responsable(s) pédagogique(s)
    • Stéphanie Allassonniere

      Responsable(s) pédagogique(s)
      • Laurent Marchand

        Coordinateur pédagogique
        • laurent.marchand@parisdescartes.fr
      • Patricia Kammerer

        Secrétariat pédagogique
        • patricia.kammerer@parisdescartes.fr
      • FCU FQ

        Pôle Formation Continue Universitaire
        • fq.fcu.defi@u-paris.fr

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