Certificat de spécialisation - Intelligence Artificielle en Santé

Code Stage : CS10300A

Nouveau

Tarifs

4 800 € net

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Nombre d'heures

120

Ce certificat conjugue des compétences en sciences de données et un savoir-faire en sciences humaines et sociales. Il permet un traitement approprié des données complexes ou massives en santé, dans le but de traduire les résultats en des outils fonctionnels.

Responsable

Mounia N. HOCINE, biostatisticienne au Cnam

Public, conditions d’accès et prérequis

Prérequis : Avoir un Bac+5 ou équivalent dans le domaine.

Inscription soumise à agrément : Envoyez votre candidature (CV et lettre de motivation) à entreprises.inter@lecnam.net

Objectifs

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 enadéquation 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 pourune 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 desdonnées 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

Description

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Contact

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Du lundi au vendredi, de 09h30 à 17h00

Centre(s) d'enseignement

Complément lieu

Cnam Paris 3e