L’enseignement se déroule selon 3 grands modules pour lesquels des responsables ont été identifiés afin de coordonner les interventions.
Principes fondamentaux et aspects théoriques (20h, séances de 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 (20h, 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 (20h, 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 -
Lieu de l'enseignement : Domaine Rockefeller
Périodicité : Tous les Jeudis après-midi de janvier à mai 14h à 18h
