Objectif général

Permettre aux professionnels de santé de comprendre, évaluer et utiliser les technologies d’intelligence artificielle pour améliorer la prise en charge des patients, la gestion des établissements et la recherche clinique.

Public cible

• Médecins, infirmiers, pharmaciens

• Chercheurs en santé publique

• Responsables d’hôpitaux et d’établissements médicaux

• Étudiants en médecine ou santé numérique

Programme détaillé

Module 1 : Comprendre l’intelligence artificielle (3h)

• Définition et concepts clés : IA, machine learning, deep learning

• Les grandes familles d’algorithmes et leur fonctionnement simplifié

• Les limites et biais de l’IA dans le contexte médical

• Exemples concrets : radiologie, diagnostic assisté, chatbots médicaux

Module 2 : L’IA dans les applications médicales (3h)

• Analyse d’images médicales (IRM, scanner, radiographie)

• Prédiction de maladies et dépistage précoce

• Traitement du langage naturel pour l’analyse des dossiers médicaux

• Aide à la prescription et personnalisation des traitements

Module 3 : Éthique, sécurité et réglementation (3h)

• Respect du secret médical et RGPD santé

• Certification des dispositifs médicaux basés sur l’IA

• Biais algorithmiques et équité des soins

• Responsabilité médicale et prise de décision assistée par IA

Module 4 : Pratique et mise en œuvre (3h)

• Démonstration d’outils IA pour le médical (analyse d’images, transcription, chatbots)

• Atelier : construire un mini-projet IA santé (ex. détection d’anomalies dans des données anonymisées)

• Introduction à l’intégration de solutions IA dans un environnement hospitalier

Objectifs pédagogiques

• Comprendre les principes fondamentaux de l’IA et leur application dans le domaine médical

• Identifier les opportunités et limites des technologies d’IA pour la santé

• Savoir évaluer les solutions IA proposées aux établissements de santé

• Adopter une approche éthique et responsable de l’usage de l’IA en médecine

Supports et modalités

• Présentations interactives

• Études de cas réels

• Exercices pratiques sur outils en ligne

• Accès à une plateforme de ressources (vidéos, articles, outils de veille IA médicale)