Intelligence artificielle et innovation en santé : transformer la biologie médicale

 Cette formation explore les applications concrètes de l'IA en biologie médicale et santé. Elle aborde les enjeux réglementaires, les nouvelles méthodes d'analyse de données génomiques et l'intégration des algorithmes dans les processus diagnostiques. Les participants découvrent des solutions existantes, des retours d'expérience et des outils immédiatement applicables dans leur structure. L'objectif est de leur fournir une vision claire des opportunités et des limites, afin d'identifier des projets pilotes ou des investissements stratégiques.

Public concerné

Entreprises du secteur santé, laboratoires d'analyses médicales, startups en biotech, institutions publiques ou privées investies dans l'innovation médicale.

Prérequis

Connaissances de base en biologie ou en données. Expérience professionnelle dans le secteur de la santé ou de la recherche médicale.

Objectifs

• Identifier les applications opérationnelles de l'IA en biologie médicale
• Maîtriser les bases des algorithmes adaptés aux données biologiques
• Évaluer les enjeux réglementaires et éthiques des outils d'IA en santé
• Analyser des cas concrets d'intégration d'IA dans des processus diagnostiques
• Définir une feuille de route pour intégrer l'IA dans sa structure

Programme

Fondamentaux de l'IA appliquée à la biologie médicale

Présentation des technologies d'IA utilisées en santé : machine learning, deep learning, traitement du langage naturel. Focus sur les données biologiques (séquençage ADN, imagerie médicale, dossiers patients). Étude des algorithmes spécifiques comme les réseaux de neurones convolutifs pour l'analyse d'images ou les modèles prédictifs en génomique.

Cas d'usage et retours d'expérience en diagnostic

Analyse de projets concrets : détection précoce de cancers via imagerie, prédiction de résistances aux antibiotiques, analyse de variants génétiques. Présentation des outils existants (logiciels, plateformes) et des résultats obtenus. Discussion sur les critères de choix et les facteurs de succès.

Enjeux réglementaires et éthiques

Cadre légal : RGPD, réglementation européenne sur les dispositifs médicaux (MDR). Exigences en matière de validation clinique et de transparence des algorithmes. Étude des principes éthiques (bias, équité, responsabilité) et des bonnes pratiques pour une mise en œuvre conforme.

Atelier pratique : sélection et évaluation d'outils d'IA

Travail en groupe sur des jeux de données réels (ex : imagerie médicale ou séquençage). Évaluation de la pertinence des solutions d'IA disponibles, identification des limites et des risques. Rédaction d'un cahier des charges simplifié pour un projet pilote.

Feuille de route pour l'innovation médicale

Méthodologie pour intégrer l'IA dans son entreprise : audit des besoins, identification des partenaires technologiques, planification des investissements. Étude des modèles économiques (licences, abonnements, partenariats). Discussion sur les financements possibles (subventions, OPCO, fonds d'innovation).

Modalités d'évaluation

Quiz de validation des acquis en fin de journée et évaluation pratique lors de l'atelier.

Formation certifiée Qualiopi, finançable OPCO.