Diplôme Universitaire - Intelligence Artificielle et Santé

  • Médecine et Santé
Diplôme Universitaire - Intelligence Artificielle et Santé

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Objectifs

Diplôme d'université
6 mois / 112h (dont 1/3 de TP)
Nice
Français

Détails

Présentation

Développé dans le cadre de l’Institut Interdisciplinaire d’Intelligence Artificielle Côte d’Azur (3IA Côte d’Azur), dont l’axe d’application principal est la santé numérique, le D.U. Intelligence artificielle et Santé s’adresse aux professionnels de santé, internes, ingénieurs biomédicaux, chercheurs dans le domaine de la santé qui souhaitent initier et développer des projets d’intelligence artificielle utilisant les Big Data médicales.

Les participants apprendront à manipuler les données médicales de haute dimension (imagerie, biologie et données textuelles), à utiliser les modèles et algorithmes d’IA pour l’analyse de ces données, à valoriser leurs solutions IA innovantes en santé.

L’accent du DU est mis sur l’initiation de projets mêlant IA et santé, en collaboration avec des médecins, mathématiciens experts en Machine et Deep Learning, chercheurs en traitement d'images, ingénieurs d'entreprises spécialisées en IA et santé. 

Le DU abordera les méthodes de collaboration avec des partenaires industriels ou des start-ups, de valorisation scientifique et économique des outils développés, ainsi que divers enjeux tels ceux de la propriété intellectuelle.

Le parcours se compose d’un module optionnel, dédié à l’apprentissage de la programmation, et de quatre modules obligatoires. Le mode d’apprentissage est mixte et se fera à la fois en présence, à distance et en mode hybride.

La formation est une initiative issue de l'institut 3IA Côte d'Azur.

Enjeux

Cette formation interdisciplinaire s'insère dans les axes de développement de l'Institut Interdisciplinaire d'Intelligence Artificielle Côte d'Azur et propose de nombreux travaux pratiques de manipulation des données et des algorithmes de Machine et Deep Learning.

Les + de la formation :

  • Formation transdisciplinaire avec des experts reconnus en santé et mathématiques

  • Formation modulaire sur 16 journées en mode hybride

  • Interactions avec des partenaires industriels et/ou start-up pour le déploiement de solutions d’IA en Santé

  • Formation proposant de nombreux travaux pratiques (1/3 du volume horaire)

Spécificités

Il n’existe aucune formation comme celle-ci au sein d'UCA. Elle s'insère dans les axes de développement de l'Institut Interdisciplinaire d'Intelligence Artificielle Côte d'Azur.
 

Lieux

Nice

Université Côte d'Azur
Faculté de Médecine
28, avenue Valombrose
06 107 NICE Cedex 2

Responsable(s) de la formation

Olivier HUMBERT MCU-PH
olivier.humbert@univ-cotedazur.fr

Partenariats

Laboratoires

  • Institut Interdisciplinaire d’Intelligence Artificielle 3IA Côte d’Azur (3IA Côte d’Azur)
  • INRIA Sophia Antipolis
  • LITO - Institut Curie, INSERM
  • Imperial College London
  • TIRO, CEA/Université Côte d’Azur

Établissements

  • CHU de Nice
  • Centre Antoine Lacassagne, Nice
  • Institut Claudius Regaud, Toulouse

Entreprises

  • Cluster IA (Association d’entreprises)
  • Société Therapixel
  • EuraNova

Admission

Pré-requis

Formation(s) requise(s)

Bac+4. La formation s’adresse aux professionnels de santé (médecins, pharmaciens, physiciens médicaux…), étudiants et chercheurs en biologie-santé, ingénieurs biomédicaux.

Modalités de candidature

Lettre de motivation et descriptif du projet professionnel : Cohérence entre le diplôme envisagé et le descriptif du projet professionnel. Qualité rédactionnelle (orthographe, défaut de structure ou de syntaxe). Cohérence de la réflexion.

C.V. détaillé : Elément de synthèse permettant de découvrir les compétences utiles acquises dans le cadre d’expériences précédentes et actuelles, et de cerner des éléments de personnalité du candidat.

Diplôme attestant du niveau requis

Niveau de langue en français pour les candidats titulaires d'un diplôme étranger : Niveau CECRL attendu : B2


Période des candidatures : de juillet à novembre, sur eCandidat.

Programme

  • Module 1 : Données de santé - 21h (dont 5h de TD)
    Ce module permettra d’acquérir des compétences en gestion réglementaire et technique des données médicales de haute dimension issues de l’image médicale, des techniques « omiques », du dossier patient.
  • Module 2 : Intelligence Artificielle fondamentale - 56h (dont 24h de TD)
    L’objectif de ce module est d’apprendre à choisir et utiliser l’algorithme le plus adapté à la question posée et aux données médicales d’un projet.
  • Module 3 : Radiomique - 7h (dont 3h de TD)
    Ce module est axé sur la production et l’analyse statistique des données quantitatives massives extraites de l’image médicale.
  • Module 4 : Innovation et entrepreneuriat - 14h
    Ce module apportera des connaissances nécessaires pour initier un projet entrepreneurial et anticiper la valorisation scientifique et médico-économique des solutions développées en IA médicale (rencontres de start-ups, PME, visite d’incubateurs...).
  • Module optionnel : programmation pour les sciences de données - 14h
    Ce module optionnel a pour objectif d’offrir les compétences (ou remise à niveau) en langage de programmation Python et R, nécessaires pour les modules 2 et 3.

  • N. AYACHE – Directeur de Recherche, INRIA ; directeur scientifique du 3IA Côte d’Azur

  • C. BOUVEYRON - Professeur de Statistiques, UCA, directeur du 3IA Côte d’Azur.

  • I. BUVAT- chercheur LITO - Institut Curie, INSERM

  • Dr D. CHARDIN – Médecin Nucléaire, Centre Antoine Lacassagne, Nice

  • E. CABRIO - Maitre de conférences en Intelligence Artificielle, INRIA, UCA

  • S. DAGNINO, chercheur en biologie, Imperial college London

  • C. DEBAIGT, Chef de projet Recherche clinique, Centre Antoine Lacassagne, Nice

  • D. GARREAU - Maitre de conférences en Statistiques, UCA

  • Dr S. KANOUN - Praticien hospitalier, Institut Claudius Regaud, Toulouse

  • F. KUDELKA, entrepreneur Société MyDataModels

  • Dr O. HUMBERT –MCU-PH, Centre Antoine Lacassagne, UCA

  • M. LORENZI - chercheur en Machine Learning, INRIA

  • D LINGRAND - Maitre de conférences en Mathématiques appliqués, UCA

  • PA MATTEI - chargé de recherche en Deep Learning, INRIA

  • M RIVEILL - Professeur d'Informatique, UCA

  • F. ORLHAC - chercheur LITO - Institut Curie, INSERM

  • F. PRECIOSO - Professeur d'Informatique, IA et Deep Learning, UCA

  • R. SCHIAPPA, data-scientist, Centre Antoine Lacassagne, Nice

  • P. STACCINI, PU-PH de biostatistiques et informatique médicale, Chu de Nice, UCA

  • S. VILLATA – chercheur en Informatique et Intelligence Artificielle, UCA

Compatibilité avec une activité professionnelle

Le contenu de la formation a été élaboré en intégrant 4 modules obligatoires et 1 module optionnel, permettant de prodiguer une formation complète en IA appliquée aux données médicales.

Les 4 modules obligatoires porteront sur les données de santé, l'IA fondamentale, la radiomique et l’innovation-Entrepreneuriat en IA.

Le module optionnel portera sur une mise à niveau en programmation Python/R et sera réalisé en début de DU.

Partiellement à distance

  1. Les modalités d’enseignement mises en place :
    Formation hybride en priorité en présentiel, notamment pour les nombreux travaux pratiques. La formation sera dispensée en langue française.
  2. Les rythmes de formation :
    La formation se déroulera sur des journées de 7 h soit 16 jours à répartir sur 6 mois, avec un début des cours en novembre et une fin des cours en avril.
  3. L’adaptation à un public spécifique :
    Ces cours sont destinés à un public bien spécifique, c'est pourquoi le programme est sur mesure pour ce type de public et composé de 5 modules qui pourront également être proposés en formation modulaire. L’enseignement se fera en 4 sessions de 3 jours et 2 sessions de 2 jours. Trois sessions seront en présentiel (incluant des TD) et trois sessions seront en distanciel ou présentiel (au choix de l’étudiant).

Avoir une moyenne générale de 10/20 minimum
3 épreuves : Ecrit (QCM) ;  écrit-projet ; Assiduité TD.

Téléchargez les MCC

Et après ?

Niveau de sortie

Niveau de sortie

Diplôme Universitaire

Compétences visées

Activités visées / compétences attestées

  1. Les objectifs spécifiques de la formation :

L'objectif est que l’étudiant puisse, à l’issue du DU, mener un projet d’intelligence artificielle utilisant les Big Data médicales. L’étudiant sera capable de manier des données médicales de haute dimension et d’y appliquer des algorithmes d’IA issus de l’état de l’art, adaptés à l’objectif du projet. Il aura également appris à valoriser et protéger la solution IA développée.

Total : 112h

Inscriptions

Coût de la formation

1 557€ (incluant les frais d’inscription)
Tarif internes niçois : 350€

Modalités d'inscription

Période des candidatures : de juillet à novembre, sur eCandidat.