Formation Intelligence artificielle et robotique au service de la santé


Formation Intelligence artificielle et robotique au service de la santé

Catalogue : Big Data, Intelligence Artificielle



Introduction, définitions, historique
• Évolution logicielle et matérielle du monde médical.
• Algorithmes et systèmes experts en santé.
• Intelligence artificielle (IA) et robotique, synergie entre l’homme et la machine.
• Apprentissage supervisé, non supervisé.
• Principaux jalons historiques.
• Machine learning, deep learning, algorithmes génétiques.
• Analyse sémantique, NLP, NLU, NLG.
• Cartographie des définitions utiles.
Marché, emplois et usages en médecine
• Impact sur les métiers liés à la santé, au numérique.
• L’offre et la relation de soins liées aux nouvelles technologies.
• BioTech, MedTech et e-santé.
• Principaux acteurs et marchés : France, Europe, monde.
• Accueil, gestion des patients.
• IA et gestion des urgences médicales.
• Évolution et typologie des usages.
• Orientation stratégique.
Algorithmes et intelligence artificielle médicales
• Big data, bases de données et entrepôts de données.
• Codage des connaissances.
• Algorithmes et système d’aide à la prise de décisions médicales.
• Arbres binaires, GAN, BIG-GAN.
• De la théorie à la pratique.
• Simulations 3D et jumeaux numériques.
• IA et santé en population générale.
• Collecter, filtrer, entraîner un jeu de données.
• Statistiques, mathématique et géométrie 2D/3D appliquées aux données médicales.
Imagerie numérique médicale
• Formats, logiciels, frameworks et outils de traitement numérique.
• Optimisation, détection d’anomalies, de formes, d’objets.
• Reconnaissance optique de caractères (OCR).
• Radiographie, scanner et optimisation.
• IRM, angiographie, neuro-imagerie.
• Photographies, vidéos, 2D/3D/360, coupes, fibroscopies, coloscopies.
• Fausses couleurs, datavisualisation/DataViz.
• Automatisation de création de jeu de données (dataset) médicales.
Prévention, prédictions et estimations des risques
• Surveillance épidémiologique.
• Recherche médicale, médecine prédictive.
• Psychologie, psychiatrie, chatbot et IoB (Internet of Behavior).
• Monitoring, conditions physiques.
• Cardiologie, prévention des risques d’AVC.
• Prédiction des cancers.
• Qualité de vie, hygiène et traçabilité.
• Réalité virtuelle, augmentée, mixte en santé.
Robotique, IoT (Internet of Things), capteurs, et implants
• Télémédecine, chirurgie assistée par ordinateur, robots chirurgiens.
• Robot compagnon et d’assistance.
• Surdité, implant cochléaire, crânien.
• Cécité, implant oculaire, rétinien.
• Diabète, implant, contrôle de glycémie.
• Interface cerveau-machine (ICM), IoT et IoB.
• Exosquelettes et prothèses liés à la mobilité.
• Équipements de laboratoire.
Législation, normes, éthique et sécurité
• Choix éthiques individuels ou collectifs.
• Paradoxes et dilemmes éthiques.
• Confidentialité, rançongiciel (ransomware), cybersécurité et sécurité opérationnelle.
• Entrepôt de données de santé (EDS).
• Assurances, mutuelles, responsabilités et e-santé.
• Hébergeur de données de santé (HDS).
• Confidentialité des données, données sensibles, RGPD.
• Contraintes techniques et technologiques.
• Régulateur, gouvernement, sénat, comités bioéthiques.
Tendances à venir, le futur de la santé
• Ordinateur quantique et simulations.
• Homme augmenté et transhumanisme.
• Nouveaux composants bio-organiques.
• Processeurs neuromorphiques.
• Nanorobotique médicale invasive et non invasive.
• Une médecine 100% connectée et prédictive.
• Fin de l’errance diagnostique.
• Prise en charge des maladies rares et orphelines.

 

Fiche de la formation



 Cible :

Décideurs métiers souhaitant avoir une vue d'ensemble des nouvelles technologies, des opportunités de projets liées à la santé, à la médecine associées à l'IA et à la robotique.


 Prérequis :

Aucun prérequis obligatoire, toutefois une culture générale et un goût pour les nouvelles technologies sont conseillés.


 Durée : 2 jours

 Type : Synthese


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