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Édition · 25 mai 2026
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FORMATION IA

IA pour le Diagnostic Médical et les Flux Cliniques

Permettre aux décideurs cliniques et IT d'évaluer, valider et déployer l'IA en toute sécurité dans les parcours de soins.

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Format
programme
Durée
24-40h
Niveau
advanced
Taille de groupe
8-20
Prix / participant
€4K-€7K
Prix groupe
€25K-€55K
Public
DSI hospitaliers, directeurs médicaux, responsables IA médicale, directeurs d'informatique clinique et champions cliniques seniors responsables de l'adoption de l'IA
Prérequis
Les participants doivent occuper un poste de direction senior en clinique, informatique clinique ou technologie, avec au minimum une familiarité de base avec les systèmes informatiques hospitaliers et les workflows cliniques

Ce qu'elle couvre

Ce programme avancé couvre l'ensemble du cycle de vie de l'adoption de l'IA clinique, de l'IA en imagerie médicale et à l'aide à la décision clinique jusqu'à la transcription ambiante et l'intégration aux DSI. Les participants apprennent à évaluer les outils d'IA selon les standards de validation clinique, à naviguer dans les cadres réglementaires (marquage CE, autorisation FDA) et à concevoir des structures de gouvernance pour un déploiement responsable. Les sessions combinent études de cas tirées de déploiements hospitaliers réels et exercices pratiques de cartographie des flux de travail.

À l'issue, vous saurez

  • Concevoir un protocole de validation clinique structuré pour un outil d'imagerie IA ou CDSS, incluant l'analyse des biais et des sous-groupes
  • Cartographier le parcours d'approbation réglementaire (MDR UE/marquage CE ou SaMD FDA) pour un produit d'IA clinique spécifique que votre institution évalue
  • Construire un cadre de gouvernance avec des rôles définis, des chemins d'escalade et des procédures d'audit pour l'IA clinique déployée
  • Identifier les exigences d'intégration pour embarquer un outil IA dans un EHR existant en utilisant les normes HL7 FHIR
  • Développer un plan de gestion du changement et d'adoption clinicienne qui aborde la fatigue d'alerte et la perturbation des workflows

Sujets abordés

  • L'IA en imagerie médicale : cas d'usage en radiologie, pathologie et ophtalmologie
  • Systèmes d'aide à la décision clinique (CDSS) : conception, intégration et gestion de la fatigue d'alerte
  • Scribing ambient et workflows de documentation vocale vers EHR
  • Validation de l'IA clinique : conception d'études, évaluation des biais et métriques de performance
  • Parcours réglementaires : MDR UE, marquage CE pour SaMD, FDA 510(k) et De Novo
  • Normes d'intégration EHR : HL7 FHIR, SMART on FHIR et gouvernance des API
  • Gouvernance, responsabilité et gestion des incidents pour l'IA déployée
  • Gestion du changement et stratégies d'adoption par les cliniciens

Modalité

Livré en mode hybride sur quatre à six semaines : deux jours en présentiel (ou équivalents virtuels intensifs) encadrent le programme, avec des sessions en ligne hebdomadaires de deux à trois heures entre les deux. Environ 60 % du temps est consacré à la pratique, cartographie des workflows, exercices de simulation réglementaire et ateliers d'évaluation d'outils. Les participants reçoivent une boîte à outils d'évaluation de l'IA clinique, des modèles de checklists réglementaires et l'accès à une bibliothèque de cas d'usage curée. Un modèle de petite cohorte (8-20 participants) favorise l'apprentissage entre pairs au sein des institutions. Peut être adapté pour une livraison intensive purement en présentiel sur trois à cinq jours pour les cohortes executives.

Ce qui fait que ça marche

  • Établir un comité de révision multidisciplinaire pour l'IA incluant des représentants cliniques, juridiques, éthiques et informatiques avant toute acquisition
  • Mener un pilote clinique à durée limitée avec des métriques de succès prédéfinies et une porte de décision go/no-go claire
  • Intégrer la gouvernance de l'IA dans les cadres existants de qualité clinique et gestion des risques plutôt que de créer des structures parallèles
  • Investir dans des champions cliniques qui reçoivent une formation dédiée et sont des advocates visibles au sein de leurs départements

Erreurs fréquentes

  • Acquérir des outils IA basés uniquement sur des démos de vendeurs sans validation clinique indépendante ni données de performance réelles
  • Traiter l'intégration EHR comme une tâche purement technique en sous-estimant la refonte des workflows et l'adhésion clinicienne requises
  • Négliger les obligations réglementaires pour Software as a Medical Device (SaMD), entraînant une exposition de conformité post-déploiement
  • Déployer l'IA sans processus de surveillance post-marché ou d'escalade des incidents, créant des zones blanches en matière de sécurité des patients

Quand NE PAS suivre cette formation

Ce programme ne convient pas au personnel clinique de première ligne qui doit simplement apprendre à utiliser un outil IA spécifique déjà déployé dans son département, une session courte d'onboarding spécifique au rôle est mieux adaptée dans ce cas.

Fournisseurs à considérer

Sources

Cas d'usage que cette formation débloque

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