L’université Paris Descartes va ouvrir un nouveau diplôme universitaire (DU) spécialisé en intelligence artificielle (IA) appliquée à la santé. 35 étudiants pourront suivre la formation, qui se déroulera entre janvier et juillet 2020. Ils travailleront sur 15 modules d’enseignement, soumis au contrôle continu (après chaque module) et portant, entre autres, sur les données de santé, l’imagerie, la robotique, la médecine personnalisée et la télémédecine.
Ce DU de niveau master 1 propose un programme de 90 heures en présentiel et de 15 heures de travail personnel. Il s’adresse aux étudiants de 2e et 3e cycles en santé, en informatique, en mathématiques et en sciences humaines et sociales ainsi qu’aux étudiants issus d’écoles de commerce et d’écoles d’ingénieurs. Il est également ouvert aux professionnels de santé qui ne disposent pas d’un niveau suffisamment élevé en mathématique ou en informatique pour rejoindre un cursus d’ingénieur.
Ce diplôme universitaire est porté par les professeurs Guillaume Assié, endocrinologue à l’hôpital Cochin (AP-HP), et Stéphanie Allassonniere (Paris Descartes).
Les dossiers de candidatures peuvent être déposées jusqu’au 6 janvier 2020 sur une plateforme en ligne, accessible via ce lien.
Objectifs du DU
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, règlementaire et éthique pérenne.
Programme
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.
Équipe pédagogique
- Guillaume Assie ;
- Stéphanie 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.