Intelligence artificielle en santé : principes, applications cliniques et enjeux éthiques
La formation « Intelligence Artificielle en Santé : principes, applications
cliniques et enjeux éthiques » est une formation qui répond à un besoin
exprimé par les professionnels de santé et les structures partenaires de
l’ESNbyUM de pouvoir se former au domaine de l’intelligence artificielle
appliquée à la santé. Cette formation socle offre des apprentissages pour
comprendre les notions fondamentales de l’intelligence artificielle en
santé, ses bénéfices, ses limites et les risques associés. Les apprenants
pourront y découvrir les enjeux éthiques et réglementaires, les conditions
d’intégration de l’IA dans les parcours de soins et les stratégies pour
adopter une posture critique et responsable.
Professionnels de santé, Formateurs en Santé Numérique, Patients experts partenaires ayant des bases en santé numérique
Caractéristiques et compétences acquises
- Comprendre et qualifier les usages de l’IA et de la santé numérique en
contexte de soin.
- Analyser de manière critique la pertinence clinique et organisationnelle
des usages de l’IA en contexte de soin.
- Sécuriser les usages de l’IA en contexte de soin par une analyse de la
qualité et des conditions d’exploitation des données
- Maintenir une décision médicale humaine, éclairée et responsable,
intégrant l’IA comme outil d’aide et non de substitution
- Expliquer les compétences clés de l’IA à ses pairs
Objectif(s) de la formation
• Contribuer à développer une culture professionnelle partagée de l’IA et de la santé numérique, permettant aux professionnels de santé de comprendre les principes, usages et limites des technologies numériques en contexte de soin. • Renforcer la capacité des professionnels de santé à intégrer de manière critique, sécurisée et éthique les outils d’IA et de santé numérique dans leurs pratiques cliniques et organisationnelles. • Permettre une prise de décision éclairée et responsable impliquant des systèmes d’IA, en articulation avec le jugement clinique, le cadre réglementaire et la décision médicale partagée. • Apprendre à transmettre les compétences clés en IA à ses pairs
Objectifs spécifiques • Identifier les différents types d'IA en santé et leurs domaines d'application • Expliquer le rôle réel de l'IA en imagerie et en traitement du langage médical • Reconnaître les limites intrinsèques des systèmes d'IA • Différencier un Système d’aide à la décision clinique (SADC) à règles d'un SADC basé sur l'IA et en évaluer la pertinence clinique selon son usage • Identifier les risques de surconfiance et de fatigue des alertes • Situer la responsabilité du professionnel de santé dans l'usage des SADC • Distinguer les types de données de santé et leurs usages • Expliquer l'importance de la qualité et de la traçabilité des données • Analyser les apports de la santé connectée dans la prévention et le suivi • Anticiper les risques liés à la surcharge informationnelle • Identifier les risques éthiques et sociaux de l'IA • Appliquer les principes fondamentaux de la bioéthique à l'IA • Situer l'usage de l'IA dans les cadres RGPD et AI Act • Contribuer à une utilisation responsable et sécurisée de l'IA en établissement de santé • Comment votre métier peut évoluer dans 3 ans avec l’IA? • Apprendre à animer une formation à l’IA pour ses pairs.
Modalités d’enseignement
Enseignant responsable :
Dr Kevin YAUY
Pr. Maurice HAYOT
CHU Montpellier
Responsable du déploiement de la formation
Thibault BOURGADE
ESNbyUM
Enseignement :
Volume horaire total d'enseignement : 10h
Durée : Micro certification
Examens :
Quizz et QCM distanciel
Capacité et date :
Période d'enseignement : de septembre 2026 à juillet 2027
(à titre indicatif et sous réserve de modification)
Capacité d'accueil limitée
En e-learning : Module 1: Fondamentaux de l'IA en santé : concepts et usages cliniques Module 2: Systèmes d'aide à la décision clinique (SADC) et intégration dans le soin Module 3: Données de santé, santé connectée et transformation des pratiques Module 4 : Enjeux éthiques, sociaux et réglementaires de l'IA en santé En présentiel à Montpellier, 2 ateliers pratiques : * Comment votre métier peut évoluer dans 3 ans avec l’IA? * Apprendre à animer une formation à l’IA pour ses pairs.
Candidature
Autorisation d'inscription :
L’autorisation d’inscription est indispensable et devra être jointe au dossier d'inscription.
Autorisation d'inscription délivrée par le responsable pédagogique après dépôt de candidature.
Votre dépôt de candidature doit comprendre l'envoi:
-d'une lettre de motivation
-d'un CV
-de la copie du diplôme requis
La capacité d’accueil du diplôme étant limitée, il est conseillé de candidater dès que possible.
Campagne de candidature ouverte à partir du 1er avril 2026.
Début de traitement des candidatures à partir du 1er mai 2026.
Contacts :
Pour tout renseignement relatif à la formation et aux enseignements, contactez :
Secrétariat Universitaire : Sandrine COLAS
Tél : 04.67.40.68.83
Mail : sandrine.colas@umontpellier.fr
Pour visualiser le tarif et/ou télécharger votre devis, veuillez d'abord sélectionner votre profil
Formation continue financée par un organisme payeur
Vous êtes un professionnel de santé et votre employeur ou un organisme tiers prend en charge vos frais de formation (droits d’inscription)
Formation continue financée à titre personnel
Vous êtes un professionnel de santé et vous financez vous-même votre formation (paiement personnel des droits d’inscription)
NB : Possibilité de remboursement totale ou partielle de vos frais de formation par le FIFPL, en fin de formation.
Il vous appartient de vous rapprocher de cet organisme pour connaître les modalités de cette aide financière (éventuelle)
qui n’est réservée qu’à certaines formations et à certaines catégories de professionnels de santé.
Ou
Vous êtes étudiant dans un établissement d’enseignement supérieur étranger
Dossier de candidature pour le diplôme "Intelligence artificielle en santé : principes, applications cliniques et enjeux éthiques"
1 - Renseigner le formulaire de candidature
2 - Déposer en ligne les documents demandés : CV, lettre de motivation, diplôme
3 - Valider le dépôt de candidature
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