Évaluation des Dispositifs Médicaux utilisant l'IA
Compétences pour évaluer la performance des dispositifs médicaux à base d'IA selon les normes OMS et les standards internationaux. Formation essentielle pour l'ère de la santé numérique.
Description de la formation
L'intelligence artificielle révolutionne le domaine médical avec des dispositifs innovants capables de diagnostiquer, prédire et assister les professionnels de santé. Mais comment évaluer leur performance, leur sécurité et leur efficacité réelle ?
Cette formation vous dote des compétences nécessaires pour évaluer rigoureusement les dispositifs médicaux à base d'IA selon les standards internationaux, notamment les recommandations de l'OMS et les normes FDA/EMA.
Vous apprendrez à analyser les algorithmes, identifier les biais, valider les performances cliniques et assurer la conformité réglementaire de ces technologies émergentes. Une compétence stratégique pour les acteurs de la santé numérique en Afrique.
Objectifs pédagogiques
Comprendre l'IA en santé
Maîtriser les concepts fondamentaux de l'IA appliquée aux dispositifs médicaux
Appliquer les normes OMS
Utiliser le cadre réglementaire international pour l'évaluation
Évaluer la performance clinique
Mesurer l'efficacité réelle des dispositifs en conditions cliniques
Analyser les biais algorithmiques
Identifier et mitiger les biais dans les systèmes d'IA médicale
Programme détaillé
Introduction à l'IA en santé
8 heures
- Principes du Machine Learning et Deep Learning
- Applications de l'IA dans les dispositifs médicaux
- Panorama des dispositifs médicaux IA actuels
- Enjeux éthiques et sociétaux de l'IA en santé
Cadre réglementaire et normes OMS
10 heures
- Recommandations OMS pour l'évaluation des dispositifs IA
- Normes FDA et EMA pour les logiciels médicaux
- Classification des dispositifs selon le niveau de risque
- Réglementations africaines émergentes
Méthodologie d'évaluation
12 heures
- Protocoles d'évaluation clinique des dispositifs IA
- Métriques de performance (sensibilité, spécificité, AUC)
- Validation externe et généralisation des modèles
- Tests de robustesse et d'adaptabilité
Analyse de performance et validation
10 heures
- Identification des biais (données, algorithmes, utilisateurs)
- Équité et représentativité des populations
- Transparence et explicabilité (XAI - Explainable AI)
- Évaluation de l'impact clinique réel
Études de cas pratiques
8 heures
- Évaluation d'un système de diagnostic par imagerie médicale
- Analyse d'un algorithme de prédiction de risque clinique
- Étude d'un assistant virtuel de santé
- Projet final : rapport d'évaluation complet
Prérequis
-
Diplôme Bac+3 minimum
en santé publique, biomédical, informatique ou domaine connexe
-
Connaissances de base en statistiques
compréhension des concepts statistiques fondamentaux et probabilités
-
Maîtrise de l'anglais
lecture de documentation technique en anglais (niveau intermédiaire)
Informations pratiques
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Notre équipe est à votre disposition pour répondre à vos questions.