Les enjeux de l’Intelligence Artificielle pour les métiers de la santé

Définitions et concepts clés : Machine Learning, Deep Learning, IA générative, IA de vision (Computer Vision).
Panorama des usages actuels et futurs.
Contexte réglementaire et éthique.

Présentation de l’IA générative (modèles de langage, génération de contenu).
Cas d’usages :
Génération automatisée de comptes rendus médicaux.
Aide au diagnostic et à la décision clinique.
Création d’informations adaptées pour les patients (traduction, vulgarisation).
Chatbots médicaux et agents conversationnels.
Limites et points de vigilance : Hallucinations, biais, confidentialité.

Présentation de l’IA de vision (CNN, analyse d’image).
Cas d’usages :
Analyse d’imagerie médicale (radio, scanner, IRM, pathologie) et détection automatique d’anomalies.
Suivi patient (monitoring visuel, détection de chutes) et assistance à la chirurgie par IA.
Limites et points de vigilance : Qualité des données, interprétabilité, responsabilité médicale.

Formation et simulation médicale (scénarios, simulateurs, avatars).
Automatisation de la traduction et rédaction de documents médicaux ou administratifs.
Télémédecine augmentée (analyse d’images transmises, triage).
Assistance au suivi patient à domicile.

Protection des données personnelles et secret médical.
Transparence et responsabilité.
Acceptabilité sociale.
Cadre réglementaire (RGPD, certification DMIA).