Cette formation explore les applications concrètes de l'IA en biologie médicale et santé. Elle aborde les enjeux réglementaires, les nouvelles méthodes d'analyse de données génomiques et l'intégration des algorithmes dans les processus diagnostiques. Les participants découvrent des solutions existantes, des retours d'expérience et des outils immédiatement applicables dans leur structure. L'objectif est de leur fournir une vision claire des opportunités et des limites, afin d'identifier des projets pilotes ou des investissements stratégiques.
Entreprises du secteur santé, laboratoires d'analyses médicales, startups en biotech, institutions publiques ou privées investies dans l'innovation médicale.
Connaissances de base en biologie ou en données. Expérience professionnelle dans le secteur de la santé ou de la recherche médicale.
Présentation des technologies d'IA utilisées en santé : machine learning, deep learning, traitement du langage naturel. Focus sur les données biologiques (séquençage ADN, imagerie médicale, dossiers patients). Étude des algorithmes spécifiques comme les réseaux de neurones convolutifs pour l'analyse d'images ou les modèles prédictifs en génomique.
Analyse de projets concrets : détection précoce de cancers via imagerie, prédiction de résistances aux antibiotiques, analyse de variants génétiques. Présentation des outils existants (logiciels, plateformes) et des résultats obtenus. Discussion sur les critères de choix et les facteurs de succès.
Cadre légal : RGPD, réglementation européenne sur les dispositifs médicaux (MDR). Exigences en matière de validation clinique et de transparence des algorithmes. Étude des principes éthiques (bias, équité, responsabilité) et des bonnes pratiques pour une mise en œuvre conforme.
Travail en groupe sur des jeux de données réels (ex : imagerie médicale ou séquençage). Évaluation de la pertinence des solutions d'IA disponibles, identification des limites et des risques. Rédaction d'un cahier des charges simplifié pour un projet pilote.
Méthodologie pour intégrer l'IA dans son entreprise : audit des besoins, identification des partenaires technologiques, planification des investissements. Étude des modèles économiques (licences, abonnements, partenariats). Discussion sur les financements possibles (subventions, OPCO, fonds d'innovation).
Quiz de validation des acquis en fin de journée et évaluation pratique lors de l'atelier.
Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.