Intelligence artificielle et robotique pour le secteur médical

• Comprendre en profondeur les concepts fondamentaux et les applications de l'Intelligence Artificielle (IA) et de la robotique dans le secteur de la santé
• Analyser les différentes architectures, possibilités et limites technologiques de l'IA et de la robotique en lien avec la médecine
• Discerner les usages actuels et futurs de l'IA et de la robotique en médecine, y compris l'homme augmenté, l'Internet des Objets (IoT) et l'Internet du Corps (IoB)
• Élaborer une stratégie efficace pour la mise en œuvre de projets MedTech en utilisant l'IA et la robotique
• Identifier les marchés potentiels, comprendre les enjeux actuels et anticiper les évolutions futures de la santé numérique (e-santé).

1. INTRODUCTION, DÉFINITIONS, HISTORIQUE

• Évolution logicielle et matérielle du monde médical
• Comprendre les algorithmes et les systèmes experts en santé
• Découvrir l'Intelligence Artificielle (IA) et la robotique, et la synergie entre l'homme et la machine
• Apprendre les bases de l'apprentissage supervisé et non supervisé
• Comprendre les principaux jalons historiques de l'IA et la robotique dans le secteur de la santé
• Introduction au Machine Learning, Deep Learning, et aux algorithmes génétiques
• Découverte de l'analyse sémantique, du NLP, du NLU, et du NLG
• Cartographie des définitions utiles en IA et robotique en santé

2. MARCHÉ, EMPLOIS ET USAGES EN MÉDECINE

• Étude de l'impact des nouvelles technologies sur les métiers liés à la santé
• Comprendre l’évolution de la relation de soins liée aux nouvelles technologies
• Présentation des secteurs BioTech, MedTech et e-santé
• Étude des principaux acteurs et marchés : France, Europe, monde
• IA et gestion de l'accueil, des patients et des urgences médicales
• Évolution et typologie des usages de l'IA et de la robotique en santé
• Étude de l'orientation stratégique des acteurs du secteur

3. ALGORITHMES ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE MÉDICALES

• Comprendre le rôle du Big Data, des bases de données et des entrepôts de données en santé
• Apprendre le codage des connaissances en santé
• Découverte des algorithmes et des systèmes d’aide à la prise de décisions médicales
• Étude des arbres binaires, des GAN, et des BIG-GAN
• De la théorie à la pratique : simulations 3D et jumeaux numériques
• IA et santé en population générale
• Apprendre à collecter, filtrer, et entraîner un jeu de données
• Introduction aux statistiques, mathématiques et géométrie 2D/3D appliquées aux données médicales

4. IMAGERIE NUMÉRIQUE MÉDICALE

• Présentation des formats, logiciels, frameworks et outils de traitement numérique
• Découverte de l'optimisation, de la détection d'anomalies, de formes, d'objets
• Comprendre la reconnaissance optique de caractères (OCR)
• Étude de la radiographie, du scanner et de leurs optimisations
• Découverte de l'IRM, de l'angiographie, de la neuro-imagerie
• Étude des photographies, vidéos, 2D/3D/360, coupes, fibroscopies, coloscopies
• Introduction aux fausses couleurs, à la datavisualisation/DataViz
• Automatisation de création de jeu de données (dataset) médicales

5. PRÉVENTION, PRÉDICTIONS ET ESTIMATIONS DES RISQUES

• Découverte de la surveillance épidémiologique
• Présentation de la recherche médicale, de la médecine prédictive
• Comprendre le rôle des chatbots et de l'IoB (Internet of Behavior) en psychologie, psychiatrie
• Etude des systèmes de monitoring, des conditions physiques
• Prévention des risques en cardiologie, des risques d’AVC
• Prédiction des cancers
• Étude de la qualité de vie, de l'hygiène et de la traçabilité
• Découverte de la réalité virtuelle, augmentée, mixte en santé

6. ROBOTIQUE, IOT (INTERNET OF THINGS), CAPTEURS, ET IMPLANTS

• Découverte de la télémédecine, de la chirurgie assistée par ordinateur, des robots chirurgiens
• Présentation des robots compagnons et d’assistance
• Étude des implants cochléaires, crâniens pour la surdité
• Découverte des implants oculaires, rétiniens pour la cécité
• Étude des implants pour le contrôle de la glycémie dans le diabète
• Comprendre le rôle de l'interface cerveau-machine (ICM), de l'IoT et de l'IoB
• Présentation des exosquelettes et des prothèses liés à la mobilité
• Découverte des équipements de laboratoire

7. LÉGISLATION, NORMES, ÉTHIQUE ET SÉCURITÉ

• Étude des choix éthiques individuels ou collectifs
• Découverte des paradoxes et dilemmes éthiques
• Comprendre l'importance de la confidentialité, du rançongiciel (ransomware), de la cybersécurité et de la sécurité opérationnelle
• Présentation de l'entrepôt de données de santé (EDS)
• Étude des assurances, des mutuelles, des responsabilités en e-santé
• Découverte de l'hébergeur de données de santé (HDS)
• Comprendre le rôle de la confidentialité des données, des données sensibles, du RGPD
• Étude des contraintes techniques et technologiques
• Découverte des rôles du régulateur, du gouvernement, du sénat, des comités bioéthiques

8. TENDANCES À VENIR, LE FUTUR DE LA SANTÉ

• Découverte de l'ordinateur quantique et des simulations
• Présentation de l'homme augmenté et du transhumanisme
• Étude des nouveaux composants bio-organiques
• Découverte des processeurs neuromorphiques
• Étude de la nanorobotique médicale invasive et non invasive
• Une médecine 100% connectée et prédictive
• Fin de l’errance diagnostique
• Prise en charge des maladies rares et orphelines