Formation Les enjeux de l'Intelligence Artificielle pour les métiers de la santé.
Score de satisfaction : 4.92/5
Durée :
2 jours
11/05/2026 à Distance
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
à partir de
1800 €HT
98% d'avis positifs* participants

Référence :
SF34509
Durée :
2 jours

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Formation Les enjeux de l'Intelligence Artificielle pour les métiers de la santé.

Maîtrisez la révolution technologique du secteur médical en découvrant comment l'IA générative et la vision par ordinateur transforment le soin, de l'aide au diagnostic au cadre éthique indispensable !

Cette formation offre un panorama complet des technologies d'Intelligence Artificielle appliquées au domaine de la santé. Elle permet aux participants de démystifier les concepts clés comme le Machine Learning et le Deep Learning , avant d'explorer les applications concrètes de l'IA générative (rédaction de comptes rendus, chatbots) et de l'IA de vision (analyse d'imagerie, suivi patient). Le cursus met également un accent majeur sur les défis réglementaires, la protection des données (RGPD) et les questions éthiques liées à la responsabilité médicale.

Objectifs pédagogiques.

1Comprendre les fondamentaux de l'IA, incluant le Machine Learning, l'IA générative et la Computer Vision.

2Identifier les opportunités de l'IA générative pour l'automatisation administrative et l'aide à la décision clinique.

3Appréhender les usages de l'IA de vision pour l'analyse d'imagerie médicale et le monitoring patient.

4Analyser les risques (hallucinations, biais) et maîtriser le cadre réglementaire et éthique (RGPD, secret médical).

5Explorer les nouvelles perspectives offertes par la simulation médicale et la télémédecine augmentée.

Prérequis : Aucune compétence technique préalable en programmation n'est requise. Une connaissance de l'environnement médical et de ses enjeux est recommandée pour tirer le meilleur parti des cas d'usage présentés.
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Programme de formation Les enjeux de l'Intelligence Artificielle pour les métiers de la santé.

1. Introduction à l’IA en santé

Définitions et concepts clés : Machine Learning, Deep Learning, IA générative, IA de vision (Computer Vision).
Panorama des usages actuels et futurs.
Contexte réglementaire et éthique.

2. Opportunités de l’IA générative

Présentation de l’IA générative (modèles de langage, génération de contenu).
Cas d’usages :
Génération automatisée de comptes rendus médicaux.
Aide au diagnostic et à la décision clinique.
Création d’informations adaptées pour les patients (traduction, vulgarisation).
Chatbots médicaux et agents conversationnels.
Limites et points de vigilance : Hallucinations, biais, confidentialité.

3. Opportunités de l’IA de vision

Présentation de l’IA de vision (CNN, analyse d’image).
Cas d’usages :
Analyse d’imagerie médicale (radio, scanner, IRM, pathologie) et détection automatique d’anomalies.
Suivi patient (monitoring visuel, détection de chutes) et assistance à la chirurgie par IA.
Limites et points de vigilance : Qualité des données, interprétabilité, responsabilité médicale.

4. Autres opportunités de l’IA en santé

Formation et simulation médicale (scénarios, simulateurs, avatars).
Automatisation de la traduction et rédaction de documents médicaux ou administratifs.
Télémédecine augmentée (analyse d’images transmises, triage).
Assistance au suivi patient à domicile.

5. Questions juridiques et éthiques

Protection des données personnelles et secret médical.
Transparence et responsabilité.
Acceptabilité sociale.
Cadre réglementaire (RGPD, certification DMIA).

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

Amandine de Sparks
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