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Intégration de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale : outils et applications pour les professionnels de santé
ContenuObjectifsSessions

Intégration de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale : outils et applications pour les professionnels de santé

Type de formation : PrésentielN° agrément : 10422525105Financement : DPC; Financement personnelIndemnisation ANDPC : 315 €Durée de formation : 7h
Public concerné
Médecin
Spécialités visées
Gynécologie médicaleGynécologie obstétriqueMédecine cardiovasculaireMédecine généralePsychiatrie

Contenu de la formation

Cette formation d’1 journée (7 heures) est consacrée à l’intelligence artificielle appliquée à la pratique médicale et s’inscrit dans l’orientation prioritaire n°11 – Numérique en santé. Elle permet de comprendre les principes fondamentaux de l’IA et de découvrir ses applications concrètes dans les différentes spécialités médicales : aide au diagnostic, analyse des données de santé, suivi des patients et optimisation des décisions médicales. À travers une approche pratique et interactive, les participants découvrent des outils d’IA adaptés à leur exercice et abordent également les enjeux éthiques, juridiques et réglementaires, la confidentialité des données, la cybersécurité, les biais algorithmiques et les limites de ces technologies. Financement FAF : cette formation est accessible aux médecins de toutes spécialités via le FAF, sous réserve de leur éligibilité au financement.

Objectifs

  1. Comprendre les principes fondamentaux de l’IA et ses applications dans le domaine médical.
  2. Identifier les outils numériques adaptés à chaque spécialité et évaluer leur pertinence pour les situations cliniques rencontrées.
  3. Améliorer le raisonnement clinique et l’efficacité des décisions médicales grâce à l’intégration de l’IA.
  4. Connaître les enjeux éthiques et juridiques liés à l’utilisation de l’IA, notamment en matière de confidentialité des données et de respect du patient.
  5. Décrire les concepts clés de l’IA (machine learning, deep learning) et leurs implications dans le numérique en santé.
  6. Utiliser des outils d’IA pour améliorer le diagnostic et le suivi des patients selon leur spécialité.
  7. Appliquer les recommandations de bonnes pratiques pour intégrer ces technologies dans leur exercice professionnel.
  8. Anticiper et gérer les limites et risques des outils d’IA, notamment en termes de fiabilité, biais algorithmiques et impact sur la relation soignant-patient.
Prérequis
Aucun
Méthodes pédagogiques
  • Méthode affirmative
  • Méthode interrogative
  • Étude de cas clinique
Méthodes d’évaluation
  • Pré-test / Post-test
  • Mise en situation
  • Quiz

Sessions

Ville
Dates
Expert
N° session
Action
SOORTS-HOSSEGOR
11/09/2026
Christophe CANTOS
26025
ORLÉANS
16/10/2026
Christophe CANTOS
26020
SAINT-GILLES-LES-BAINS
17/11/2026
Christophe CANTOS
26029
LES TROIS-ÎLETS
15/12/2026
Paul JEAMBRUN
26030
ANGOULÊME
18/12/2026
Christophe CANTOS
26022
PARIS
08/01/2027
Paul JEAMBRUN
27001
BÉZIERS
12/02/2027
Paul JEAMBRUN
27002
MONTPELLIER
13/02/2027
Paul JEAMBRUN
27003
BIARRITZ
26/03/2027
Paul JEAMBRUN
27004
TOULOUSE
30/04/2027
Paul JEAMBRUN
27005
BORDEAUX
28/05/2027
Paul JEAMBRUN
27006