RB 38 - Intelligence Artificielle en Santé

Code apogée : MLE1054M

Responsable et co-responsable :  P.Roy - D. Maucort-Boulch
Localisation du responsable : HCL Site Lacassagne LYON 3e
Modalité de contact : veronique.ficagna@chu-lyon.fr
Lieu de l'enseignement et horaire: Domaine Rockefeller-Tous les Jeudis après-midi de  janvier à mai 14h à 18h
Nombre de crédits : 9 pour RB38 et 6 pour RB25/26

Volume horaire : 54.5 heures de cours. Pas de TP
Capacité de la salle : Nombre maximum de 30 étudiants

Conditions d'accès à l'UE : à partir de la 2e année des études de santé

Modalités d’examen : Session 1 et ou S2 QCM 60 minutes

Modalités d’inscription : Inscription par application (CV+ lettre de motivation à télécharger au moment de l’inscription)

Objectif pédagogique : L’enseignement se déroule selon 3 grands modules pour lesquels des responsables ont été identifiés afin de coordonner les interventions.

Enseignement théorique :

• Principes fondamentaux et aspects théoriques (16h, séances de 1 à 2h)
  • Des données et des algorithmes au service de la santé - L’apprentissage profond et la vision par ordinateur- Convolutional neural network - IA et SI - Optimisme et performances des modèles et algorithmes - Deep multi-instance learning for the diagnosis of hyperlymphocytosis - IA et evidence based medecine –Modèles Statistiques et Algorithmes d’IA en présence de données complexes – Propriétés respectives des Algorithmes d’IA
• Applications (19h, séances de 1 à 2h)
  • Les défis de l’application de l’AI en médecine - Pathologie digitale - IA et Infectiologie - IA et diagnostic bactériologique - IA et génomique - IA et robotique - IA et télémedecine - IA et Optimisation diagnostique - Promesses et mirages de l’IA en santé mentale - IA et ophtalmologie - IA et chirurgie/simulations - IA et prise en charge médicamenteuse du patient
• SHS (17h30, séances de 1 à 2h)
  • Enjeux règlementaires de l’IA en recherche - Aspects éthiques, politiques et écologiques de l'IA - Quand l'intelligence artificielle en médecine dit au droit "apprivoise-moi!" - Quelle est la logique de l’IA? - Analyses par deep learning des images en hématologie : vers une nosologie plus objective? L’exemple des leucémies - Questions juridiques liées à l’IA - enjeux épistémologiques et éthiques de l’IA en médecine - IA, objets connectés et relations médecin-patient - Discours médiatiques et représentations fictionnelles de l’IA.