Intelligence artificielle : Du DMP au Big data, quelle implication dans notre pratique.

Formation de 8 heures présentielles.

Formation

Tarif :
INTER : à partir de 760,00 € Net
INTRA : Nous consulter
Durée : 8 heures
Groupe : De 5 à 40 personnes
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La formation en détail

Contenu

Lancé en août 2004, il a été confié à l’ASIP sous le nom de Dossier Médical Personnel, il voit le jour en 2011, mais peine à se diffuser pour diverses raisons techniques et le caractère sensibles des données qui le composent. Divers rapports identifient les incohérences du projet et ses défauts. La loi de modernisation du système de santé du 26 janvier 2016 a relancé le projet en le confiant à la CNAMTS et en l’appelant Dossier Médical Partagé. Le DMP s’est enrichi de nouvelles fonctionnalités permettant la simplification de sa création (il peut notamment être créé par le patient), de son alimentation et de son utilisation par les professionnels.
Malgré ses déboires et lenteurs, le DMP est voué à une irrésistible croissance, et à terme, à être interconnecté avec d’autres fichiers, a minima le DP (dossier pharmaceutique). Il est nécessaire pour cela que l’ensemble des utilisateurs de ce DMP s’approprient son concept, son utilisation et ses finalités.
Ce DMP représentera à terme un énorme volume de données entrant dans le cadre du Big Data et directement exploitable par l’Intelligence Artificielle pour un apprentissage machine (Machine Learning et Deep Learning) permettant d’envisager la médecine des 4 P (Médecine personnalisée, préventive, prédictive, participative.) Toutefois, l’Intelligence artificielle (IA) suscite des débats passionnés et parfois alarmistes.vDe la grande catastrophe humanitaire annoncée, à l’évolution inespérée des techniques, tout a été dit. La crainte de la dépossession de ses compétences par la machine, à la prise de décision par celle-ci, les propos pessimistes sont apportés avec force d’argument par des noms prestigieux. En parallèle, des noms, non moins prestigieux nous promettent un avenir amélioré où l’homme est secondé efficacement par la machine.
Néanmoins, force est de constater que l’IA peut et va initier une mutation majeure (on parle de singularité technologique dans tous les domaines sociétal, technologique, et notamment dans le domaine de la santé.
Les avancées de l’IA en santé dépendent de nos capacités à croiser des quantités massives de données pour mettre en évidence des corrélations qui ensuite font l’objet de recherches médicales. La quantité des données disponibles et la qualité de leur annotation sont donc des éléments clés pour faire avancer la recherche sur les applications de l’IA en santé. Il est donc essentiel que notre système de santé se dote des moyens de captation, de structuration et d’annotation des données produites dans le cadre du suivi du patient.
Le recueil depuis plus de 20 ans de données au sein du Système national d'information inter-régimes de l'assurance maladie (SNIIRAM) et la constitution du DMP sont deux des bases de données en santé disponible actuellement parmi des milliers d’autres bases de santé.
Les techniques de machine learning et deep lerning permettent d’envisager et de réaliser des processus d’autoapprentissage de la machine aboutissant à la création de système neuronaux apte à initier une médecine prédictive de qualité et fiable.
Dans ce contexte de débats passionnés, d’évolutions inéluctables des technologies et de nécessaire gestion des risques par les pouvoirs publics, les professionnels de santé sont contraints de s’adapter à ce changement de paradigme annoncé dans le domaine de la santé. S’adapter sur le plan technique, mais aussi sur le plan organisationnel et conceptuel. Cette adaptation passe nécessairement par un plan de formation continu associé à des analyses partagées des pratiques au sein de plan de DPC.

Type public

Touts spécialités

Prochaines sessions

N° session :190097A
Thème : DPC / EXERCICE PROFESSIONNEL
Lejeudi19septembresep.2019
Lejeudijeu.19septembresep.2019

Intelligence artificielle : Du DMP au Big data, quelle implication dans notre pratique.

Durée : 8 heures
Lieu : 75009 PARIS 09 - ILE DE FRANCEPlan d'accès
tarif public : 760,00 € Net Adhérent : 360,00 € Net