Certificat de spécialisation - Intelligence Artificielle en Santé

Prérequis : Avoir un Bac+5 ou équivalent dans le domaine ou bonne maîtrise des outils de gestion et d’analyse des données. Connaissances des bases du langage SQL et de Python.

Inscription soumise à agrément : Envoyez votre curriculum vitae et lettre de motivation à l’adresse générique : entreprises.inter@lecnam.net , en mettant en objet [CS103], copie à mounia.hocine@cnam.fr. La responsable de la formation prendra ensuite contact avec vous pour un entretien.

Objectifs pédagogiques

• Maitriser les techniques de computer vision et d’architecture de base de données,
• Maîtriser les outils de maching 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.

Compétences visées

• Être capable de planifier des plans d’analyses des données 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 responsable et appropriée,
• Savoir traduire les résultats des analyses en des outils visuels et opérationnels à la portée des utilisateurs et leur apporter conseil sur les futurs protocoles de collecte et d’analyse des données.

Les « + » du stage

Les enseignements dispensés couvriront essentiellement les outils de la science des données de santé incluant :

• les outils de gestion et de visualisation des données de santé,
• les algorithmes de prédiction et de détection de signaux d’alerte
• les modèles de statistiques décisionnelle,
• les techniques d’apprentissage statistique pour l’analyse des données complexes ou massives.

D’autres enseignements en sciences humaines et sociales seront intégrés dans ce certificat pour permettre :

• d’inscrire le développement des outils d’IA dans processus opérationnel d’aide à la décision médicale ou managériale,
• d’aborder les aspects éthiques et réglementaires indispensables à l’analyse des données de santé et l’interprétation des résultats.

Enquête de satisfaction

Cnam Entreprises étant dans une démarche d’amélioration continue, une enquête de satisfaction devra être complétée à la fin de la formation par chacun des stagiaires. Dans le cas d’un cursus, chaque unité d’enseignement (UE) sera évaluée individuellement.

Modalités de validation

• Les deux US sont à valider par examen final (QCM)
• La validation du certificat dans sa globalité est conditionnée par une soutenance d’un projet final