Diplôme Universitaire - Intelligence Artificielle et Santé

  • Médecine et Santé
Diplôme Universitaire - Intelligence Artificielle et Santé

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Résumé

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

Objectifs

Formation continue / Accessible en reprise d'études /
Diplôme d'université
6 mois
3IA Côte d’Azur - Interdisciplinary Institute for Artificial Intelligence / Faculté de Médecine
Nice
Français

Détails

Chiffres clés

Taux de réussite : 88,46%

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). 

Valeur ajoutée

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.

Présentation

Objectifs

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 de 5 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.

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)



 

Contacter le responsable de formation olivier.humbert@univ-cotedazur.fr pour connaitre le taux de satisfaction.

Logo Formation accessible
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Formation accessible aux personnes en situation de handicap.
Consultez le site Mission Handicap

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

Olivier HUMBERT, PU-PH
olivier.humbert@univ-cotedazur.fr
 

Gestionnaires  
Mme Nathalie SCARCIOFI  
Tel : 04.89.15.34.43  

Mme Sonia HADRI
Tel : 04.89.15.34.42  
medecine.du-diu@univ-cotedazur.fr

Gestionnaire financière
Mme Valérie CHAMPOUSSIN
Tel : 04.89.15.34.41
valerie.champoussin@univ-cotedazur.fr

Université Côte d'Azur  
Faculté de Médecine  
Service FC Bureau N°8  
28, avenue Valombrose  
06 107 Nice cedex 2 

Partenariats

  • Institut Interdisciplinaire d’Intelligence Artificielle 3IA Côte d’Azur (3IA Côte d’Azur)
  • INRIA Sophia Antipolis, I3S, JAD
  • LITO - Institut Curie, INSERM
  • TIRO, CEA/Université Côte d’Azur

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

  • Cluster IA (Association d’entreprises)
  • EuraNova

Admission

Pré-requis

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

Modalités de candidature

La demande d’inscription se fait obligatoirement sur e-candidat (cf. modalités) : les dates d’ouverture de e-candidat seront mises à jour dès lors qu’elles seront fixées. Première campagne : juin-juillet et seconde campagne août-octobre. Téléchargez le calendrier des campagnes de candidature.

Cette demande d’inscription se fait en plusieurs étapes :

  • Dépôt de candidature (bien joindre les documents demandés : curriculum vital, lettre de motivation et diplômes validant les pré-requis nécessaires à la formation) : l’ensemble des pièces sera examiné par le responsable de l’enseignement.
  • Si vous êtes admis, vous recevrez l’accord du responsable de l’enseignement.
  • Dès réception de l’accord, vous devrez rapidement :
    • soit confirmer votre candidature sans attendre la prise en charge de votre employeur,
    • soit vous désister si vous ne souhaitez plus vous inscrire.

En cas de non prise en charge de la formation par votre employeur, cette demande d’inscription pourra être annulée par vos soins lors de l’inscription administrative et du paiement auprès de la faculté de médecine : toute confirmation non faite avant la clôture de e-candidat ne pourra plus être prise en compte.

Conditions d'admission / Modalités de sélection

Capacité d'accueil : 
70 étudiants

Programme

Calendrier des cours

  • du lundi 8 au vendredi 12 janvier (8h30-17h00)
  • du lundi 5 au vendredi 9 février (8h30-17h00)
  • du lundi 25 ou vendredi 30 mars (8h30-17h00)

Programme 2024-2025 

Programme à l’année et non effectué sous forme d’UE


Modules CM heures TD heures
Donnée de santé 21 5
Intelligence Artificielle fondamentale   32 24
Innovation en entreprenariat en IA médicale  10 4
Bases de programmation en Python/R   7 7
TOTAL 70 40


 
  • 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 5 : programmation pour les sciences de données - 14h
    Ce module 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
  • Pr D. DARMON, Faculté de Médecine
  • C. DEBAIGT, Chef de projet Recherche clinique, Centre Antoine Lacassagne, Nice
  • Dr M. DURAND, CHU de Nice
  • G. GAGLIO, Professeur des Universités en Sociologie
  • D. GARREAU - Maitre de conférences en Statistiques, UCA
  • Dr S. KANOUN - Praticien hospitalier, Institut Claudius Regaud, Toulouse
  • 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
  • Dr RAFFORT, CHU de Nice
  • R. SCHIAPPA, data-scientist, Centre Antoine Lacassagne, Nice
  • P. STACCINI, PU-PH de biostatistiques et informatique médicale, Chu de Nice, UCA
  • M. TELLER, Professeure en Droit Privé, Université Côte d’Azur
  • 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 :
    Principalement en présentiel avec formation hybride possible, 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.
 

Et après ?

Niveau de sortie

Diplôme Universitaire

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

Secteurs d'activité ou type d'emploi

Cette formation permet l’acquisition d’une technicité, de connaissances ou de compétences particulières dans un domaine spécifique.

Cette formation n’a pas pour vocation une future insertion professionnelle mais l'acquisition de compétences spécifiques dans un domaine ciblé.

Retrouvez le taux d’insertion auprès de l’OVE sur Enquêtes et statistiques.

Inscriptions

1 557€ 

Les demandes de candidatures se font uniquement en ligne sur eCandidat.