Intelligence artificielle et Radiologie

• Radiologue
• Tout autre public intéressé par l’intelligence artificielle appliquée à  l’imagerie médicale. 

Cette formation se déroule intégralement à distance via l’interface de notre site internet. Elle est donc adaptée aux personnes à mobilité réduite qui peuvent la suivre depuis chez elles ou leur lieu de travail, en utilisant leur propre matériel pour s’y connecter.

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Être médecin qualifié en radiodiagnostic et imagerie médicale, inscrit au Conseil de l’ordre des médecins français.

La durée totale de l’enseignement est de 4 heures. Il est composé de 29 modules vidéos.

• Connaître les notions fondamentales de l’intelligence artificielle
• Connaître les principaux cas d’usages de l’IA en radiologie
• Comprendre comment l’IA va changer la manière de travailler du radiologue
• Apprendre à avoir un regard critique sur les applications d’IA en radiologie
• La mise en œuvre pratique et les aspects techniques
• Traiter des aspects légaux et réglementaires

Chapitre 1 : Qu’est-ce que l’IA – Pr Stéphanie ALLASSONNIERE 

1. Historique
2. Concepts généraux
3. Big Data et Machine Learning

Chapitre 2 :  Intelligence artificielle et Radiologie – Dr Nor-Eddine REGNARD

4. Généralités
5. Les données
6. Qualité des données sources
7. Principaux cas d’usage potentiels en secteur hospitalier ou ambulatoire
8. Détection – Classification
9. Caractérisation
10. Segmentation – Quantification
11. Tâches non-interprétatives
12. Ecosystème de l’IA en Santé – Nouveaux entrants
13. En pratique, comment passez à l’action ?
14. Besoin clinique identifié : exemple de Gleamer – L’indispensable validation clinique
15. Marquage réglementaire – Certification de ces dispositifs médicaux
16. Impact de l’IA sur les métiers, les activités, les qualifications, les relations patients-professionnels
17. Conséquences sur la Santé publique
18. Intégration des ces nouveaux outils dans les systèmes d’informations cliniques existants
19. Take home messages

Chapitre 3 : IA et cadre d’usage de la donnée – Me Nesrine BENYAHIA    

20. Besoin de données, Envie d’IA
21. RGPD et cadre de la protection des données
22. En pratique pour le radiologue

Chapitre 4 : IA et pilotage par les données de santé – David GRUSON

23. Le constat de départ
24. L’IA en Santé et en radiologie : Une révolution des cas d’usage
25. Big Data et Data Management en Santé : Mythe et réalité
26. Les enjeux de la régulation de l’IA en Santé
27. Les impacts RH : un matériau d’études fragmentaire et des préjugés à relativiser
28. Cinq clés de régulation positive de l’IA et de la robotisation en Santé
29. La garantie humaine algorithmique : 3 cas d’application

Plongez dans une expérience d’apprentissage 100 % e-learning sur la plateforme Forcomed. Cette formation interactive repose sur une série de vidéos commentées par des formateurs spécialisés dans le domaine radiologique.

Un forum dédié est à votre disposition pour poser vos questions, échanger vos idées et interagir avec le formateur ainsi qu’avec les autres participants. Ce format flexible vous permet d’apprendre à votre rythme, de revoir les vidéos autant de fois que nécessaire et de profiter pleinement de cet espace collaboratif.

Formateur et apprenants peuvent dialoguer via le forum dédié à l’enseignement.
L’apprenant évalue la formation en fin de parcours via un questionnaire et un champ libre dédié à ses commentaires particuliers.

Indicateurs d’accomplissement : 

• Nombre d’apprenants depuis la création de l’enseignement : 137
• Taux de validation : 98%
• Taux de satisfaction : 90%