Diplôme d'Ingénieur ia & données de santé ESIEE-IT - Programme ingénieur by ESIEE-IT

Description

Le Diplôme école d'Ingénieur IA & Données de santé d'ESIEE-IT forme des ingénieurs spécialisés dans l'application de l'intelligence artificielle au secteur médical et des technologies de la santé.

Cette formation de niveau Bac+5 développe une expertise technique pointue en machine learning, deep learning, traitement des données biomédicales et algorithmique appliquée aux enjeux de santé publique.

Les étudiants maîtrisent la collecte, l'analyse et l'exploitation de données médicales complexes, tout en développant des compétences en programmation, DevOps et gestion de projets technologiques.

Les diplômés deviennent des ingénieurs en IA santé, data scientists biomédicaux, consultants en technologies médicales ou chefs de projets innovation santé, intervenant dans les hôpitaux, laboratoires pharmaceutiques, medtech, startups de e-santé et organismes de recherche médicale pour révolutionner les pratiques de diagnostic, de traitement et de prévention.

Programme

• Fondamentaux de l'intelligence artificielle appliquée à la santé : apprentissage automatique, réseaux de neurones, traitement du langage naturel
• Données de santé et informatique médicale : gestion des données cliniques, normes et standards, éthique et confidentialité
• Ingénierie des données : bases de données, data engineering, data warehousing, intégration et nettoyage des données médicales
• Analyse avancée et modélisation : statistiques, exploration de données, modélisation prédictive et décisionnelle en santé
• Projets pratiques et innovation technologique : développement d’applications IA, projets collaboratifs interdisciplinaires, transformation numérique en santé

Objectifs de la formation

• Analyser et exploiter des données de santé massives grâce à des techniques avancées d’intelligence artificielle
• Concevoir et déployer des solutions algorithmiques conformes aux normes éthiques et réglementaires du secteur médical
• Maîtriser les outils et langages de programmation dédiés à l’IA et au traitement des données biomédicales
• Évaluer et optimiser les modèles prédictifs pour améliorer la prise de décision clinique et la qualité des soins
• Collaborer efficacement au sein d’équipes multidisciplinaires intégrant expertise médicale et numérique