Imagerie Médicale et Intelligence Artificielle
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CAPSULE 1 -partie 1- Les grandes modalités d'imagerie médicale
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À propos
Présentation détaillée
Cette formation de niveau Master a pour vocation de créer une synergie entre la radiologie clinique et les technologies d'intelligence artificielle. À travers un parcours structuré, elle accompagne les professionnels de santé et les ingénieurs dans la compréhension des principes physiques de l'imagerie, l'analyse des apports de l'IA et la maîtrise de son intégration éthique et réglementaire en environnement clinique. Le cursus privilégie une approche pragmatique, mêlant apports théoriques et mise en situation réelle.
Vue d’ensemble
Ce que couvre cette formation
Imagerie Médicale et Intelligence Artificielle est une formation en ligne UpSkills du domaine Santé & Médico-social, structurée en 6 modules, 30 leçons et 6h 9m de contenu. Chaque séquence combine apports théoriques et mises en pratique, afin que les notions abordées soient directement transposables dans un contexte professionnel réel.
À l’issue de ce programme, vous serez en mesure d’expertise décisionnelle : Sélectionner la modalité d'imagerie optimale selon les indications cliniques et analyse critique : Distinguer les capacités réelles des outils d'IA des effets d'annonce. Ces compétences sont travaillées progressivement tout au long du parcours, de façon à consolider les acquis avant d’aborder les notions les plus avancées.
La progression pédagogique débute par « BLOC 1 - Fondamentaux de l'Imagerie Médicale » et se conclut par « QUIZ », en passant notamment par « BLOC 2 - Ce que l'IA apporte face à ces enjeux », « BLOC 3 - Comprendre comment l'IA « voit » » et « BLOC 4 - Évaluer et intégrer un outil IA ». Cet enchaînement a été pensé pour que chaque module s’appuie sur le précédent.
Cette formation s’adresse aux apprenants d’un niveau avancé souhaitant progresser en Santé & Médico-social. Elle convient aussi bien à une montée en compétences individuelle qu’à un plan de développement porté par une entreprise, et reste accessible sans installation ni matériel particulier.
Le programme est animé par L'équipe d'experts Up Skills ; l’accès se fait à votre rythme, sans contrainte d’horaire, depuis un ordinateur, une tablette ou un mobile ; un certificat UpSkills vous est délivré une fois la formation terminée.
Ce que vous allez apprendre
Objectifs clés
Expertise décisionnelle : Sélectionner la modalité d'imagerie optimale selon les indications cliniques.
Analyse critique : Distinguer les capacités réelles des outils d'IA des effets d'annonce.
Maîtrise métrique : Interpréter avec précision les indicateurs de performance clinique (sensibilité, spécificité, score Dice, AUC).
Évaluation de dispositifs : Auditer et valider la pertinence d'une solution d'IA avant son déploiement.
Optimisation opérationnelle : Intégrer les outils d'IA dans le flux de travail radiologique et les systèmes d'information (PACS/SIH).
Gestion des risques : Identifier les biais algorithmiques et anticiper leurs impacts cliniques.
Conformité : Appliquer le cadre réglementaire en vigueur (MDR, EU AI Act, RGPD).
Programme
5 module(s)
MODULE 1
BLOC 1 - Fondamentaux de l'Imagerie Médicale
7 élémentsCAPSULE 1 -partie 1- Les grandes modalités d'imagerie médicale
15 minCAPSULE 1 -partie 2- Les grandes modalités d'imagerie médicale
18 minCAPSULE 1 -partie 3- Les grandes modalités d'imagerie médicale
13 minCAPSULE 1 -partie 4- Les grandes modalités d'imagerie médicale
11 minCAPSULE 2 - Perception humaine et ses limites
11 minCAPSULE 3 - Enjeux actuels de l'imagerie médicale
14 minBloc 1 Exercices
MODULE 2
BLOC 2 - Ce que l'IA apporte face à ces enjeux
6 élémentsCAPSULE 4 - Des promesses aux réalités
12 minCAPSULE 5 -partie 1- Les grandes tâches de l'IA
16 minCAPSULE 5 -partie 2- Les grandes tâches de l'IA
21 minCAPSULE 6 -partie 1- Ce que l'IA ne fait pas (encore)
11 minCAPSULE 6 -partie 2- Ce que l'IA ne fait pas (encore)
15 minBloc 2 Exercices
MODULE 3
BLOC 3 - Comprendre comment l'IA « voit »
6 élémentsCAPSULE 7 -partie 1- Comment un CNN lit une image
13 minCAPSULE 7 -partie 2- Comment un CNN lit une image
11 minCAPSULE 8 - Données, biais et généralisation
25 minCAPSULE 9 -partie 1- Interpréter les performances
21 minCAPSULE 9 -partie 2- Interpréter les performances
19 minBloc 3 Exercises
MODULE 4
BLOC 4 - Évaluer et intégrer un outil IA
5 élémentsCAPSULE 10 - Lecture critique d'une étude IA
18 minCAPSULE 11 - Critères de validation clinique
17 minCAPSULE 12 -partie 1- Intégration dans le workflow
13 minCAPSULE 12 -partie 2- Intégration dans le workflow
11 minBloc 4 Exercises
MODULE 5
BLOC 5 - Éthique, biais & réglementation
5 élémentsCAPSULE 13 - Biais en IA médicale
17 minCAPSULE 14 - Cadre réglementaire & XAI
19 minCAPSULE 15 -partie 1- Principes éthiques
14 minCAPSULE 15 -partie 2- Principes éthiques
14 minBloc 5 Exercises
MODULE 6
QUIZ
1 élémentQUIZ
- Inscription gratuite — aucun paiement à cette étape
- 1ʳᵉ capsule offerte, accessible immédiatement
- Vous rejoignez cette formation avec votre profil
1 apprenant a déjà rejoint
Paiement sécurisé
Prérequis
Avant de commencer
Cette formation s'adresse aux cliniciens et professionnels de santé sans expertise préalable en programmation ou en intelligence artificielle, à condition de disposer d'une connaissance solide de l'anatomie macroscopique notamment des régions thoracique, abdominale et cérébrale indispensable à la bonne compréhension des cas cliniques, ainsi que d'une maîtrise de l'environnement informatique standard incluant la navigation web et la manipulation de fichiers. Une initiation au langage Python, bien que non obligatoire, constitue un avantage pour tirer pleinement parti des modules techniques avancés relatifs au traitement des données d'imagerie.