Certificat de spécialisation Intelligence Artificielle en Santé
Objectifs pédagogiques
Maitriser les techniques de computer vision et d’architecture de base de données
• Maîtriser les outils de machine learning et de clustering
• Comprendre les enjeux juridiques et éthiques liés au traitement des données de santé
• Appréhender les différentes tâches du processus décisionnel en détection des épidémies ou réactions indésirables, dépistage des anomalies, prévention des risques sanitaires
• Acquérir les connaissances nécessaires pour anticiper les différentes sources d’incertitude
• Acquérir des compétences en communication et en valorisation des résultats
- Niveau d'entrée :
- Aucun
- Niveau de sortie :
- Aucun
- ECTS :
- 20
- Déployabilité
- Package : Formation pouvant se suivre en s'inscrivant à un "package" (groupe d'enseignements indissociables)
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Téléchargez en PDFCompétences et débouchés
Une formation certifiante en 120 heures, hybride sur les outils pédagogiques et sur-mesure dans la construction de son contenu, par Mounia N. HOCINE, contact nacima.hocine@lecnam.net.
Elle vise des professionnels en data science dans le domaine de la santé à 360° diagnostic-pronostic-prévention-gestion-détection
En sortant de cette formation riche des retours d'expérience de grands experts dans le domaine de l'IA en santé, l'auditeur sera notamment :
• Être capable de planifier des plans d’analyses des données nécessitant l'usage des outils IA en adéquation à la problématique de terrain
• Avoir une vision d’ensemble sur les attentes des décideurs de la science des données dans le domaine de la santé
• Acquérir une rigueur dans le choix des outils d’IA à déployer pour une utilisation appropriée, responsable et éthique
• Savoir traduire les résultats des analyses en des outils visuels et opérationnels à la portée des utilisateurs
• Savoir se challenger pour apporter conseil sur les futurs protocoles de collecte et d’analyse des données ainsi qu'une aide à la décision efficace aux parties prenantes
Méthodes pédagogiques
Les enseignements théoriques, couplés à des mises en application en travaux dirigés et travaux pratiques sur matériels et logiciels métiers permettront une professionnalisation rapide. L'espace numérique de formation du Cnam (Moodle) permet à chaque enseignant de rendre accessible des ressources spécifiques à ses enseignements. Des modalités plus détaillées seront communiquées au début de chaque cours.
Prérequis et conditions d'accès
Etre familiarisé avec le traitement de données au sens large, exerçant ou souhaitant exercer dans le domaine de la santé.
Par exemple, être titulaire d’un BAC+5 ou équivalent en statistique, biostatistique, bio-informatique, épidémiologie, recherche clinique ou dans un domaine annexe.
Mentions officielles
La date d'enregistrement de la certification se trouve dans la fiche RNCP.
Modalités et délais d'accès
Contactez-nous pour avoir plus d'informations concernant la formation qui vous intéresse.
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Équivalences, passerelles & suite de parcours
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Informations complémentaires
Modules d'enseignement
Blocs de compétences
Un bloc de compétences est constitué d'un ensemble d'Unités qui répond aux besoins en formation de l'intitulé du bloc.
Les unités ci-dessus sont réparties dans les Blocs de compétences ci-dessous.
Chaque bloc de compétences peut être validé séparément.
Information non disponible, pour plus d'information veuillez contacter le Cnam