AI for Health Professional
Certifie votre maîtrise de l'IA appliquée au secteur de la santé : diagnostic assisté, prédiction clinique, conformité RGPD/MDR, et déploiement éthique de modèles médicaux.
Key skills
- ✓Concevoir des pipelines d'IA pour l'analyse de données de santé (imagerie, EHR, génomique)
- ✓Appliquer les réglementations européennes (RGPD, MDR, AI Act) aux dispositifs médicaux IA
- ✓Évaluer la performance clinique et l'explicabilité des modèles d'apprentissage automatique
- ✓Déployer des solutions d'IA en environnement hospitalier et ambulatoire sécurisé
Market equivalents
This PROVA certification covers the competency scope expected by the following certifications:
Is this right for you?
✓ This certification is right for you if:
- →Data scientists et ingénieurs machine learning se spécialisant en santé
- →Médecins, pharmaciens, biologistes pilotant des projets d'IA clinique
- →Chefs de projet e-santé et responsables innovation en établissements de soins
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants sans bases en machine learning → orienter vers une formation fondamentale en data science avant de viser cette certification
- →Experts en IA médicale cherchant une validation de recherche avancée → orienter vers AI for Health Fellow Series (soutenance de projet R&D)
Prerequisites & eligibility
Inscription libre en ligne, prérequis techniques recommandés mais non bloquants.
Purchase options
Exam voucher, LMS pathway, bundle packs — build your order
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Skills assessed
IA clinique appliquée
Maîtrise des algorithmes de diagnostic assisté, prédiction de risques et personnalisation thérapeutique.
Conformité réglementaire
Application du RGPD santé, du règlement MDR et de l'AI Act européen aux solutions d'IA médicale.
Explicabilité et éthique
Implémentation de techniques XAI (SHAP, LIME) et respect des principes éthiques en santé numérique.
Déploiement sécurisé
Intégration d'IA dans les systèmes d'information hospitaliers (PACS, SIH, HL7 FHIR) avec garanties de sécurité.
Exam format
Curriculum
Fondamentaux de l'IA en santé
Panorama des applications cliniques : imagerie médicale (radiologie, anatomopathologie, dermatologie), analyse de données structurées (EHR, dossiers patients), génomique et médecine de précision, prédiction de risques (réadmission, sepsis, mortalité). Types de données : DICOM, HL7 FHIR, ICD-10, SNOMED CT. Architectures d'IA : CNN (ResNet, EfficientNet), Vision Transformers, LSTM/GRU pour séries temporelles physiologiques, modèles de langage pour notes cliniques (BioBERT, ClinicalBERT).
Réglementation et conformité européenne
RGPD appliqué aux données de santé : données sensibles, bases légales, droits des patients, DPO. Règlement MDR 2017/745 : classification des dispositifs médicaux IA, marquage CE, évaluation clinique, surveillance post-commercialisation. AI Act européen : systèmes à haut risque en santé, exigences de transparence, gouvernance des données, obligations des fournisseurs. Pseudonymisation et anonymisation : techniques (k-anonymat, differential privacy), outils (ARX, Amnesia). Hébergement HDS, SecNumCloud. Consentement éclairé et droit à l'explicabilité.
Développement de modèles cliniques
Prétraitement de données médicales : normalisation d'images DICOM, gestion des valeurs manquantes dans EHR, harmonisation multi-centres. Gestion du déséquilibre de classes : SMOTE, class weighting, focal loss. Validation clinique : métriques (sensibilité, spécificité, VPP, VPN, AUC-ROC), validation croisée stratifiée, cohortes externes, études prospectives. Techniques XAI : SHAP (TreeExplainer, DeepExplainer), LIME, Grad-CAM pour imagerie, attention maps. Détection de biais : disparités démographiques, fairness metrics (équalized odds, demographic parity), audits algorithmiques.
Déploiement et intégration opérationnelle
Intégration dans les systèmes d'information hospitaliers : PACS (Picture Archiving and Communication System), RIS (Radiology Information System), LIS (Laboratory Information System), SIH/DPI. Interopérabilité : HL7 FHIR (ressources Patient, Observation, DiagnosticReport), profils IHE (XDS, PIX, PDQ), API REST sécurisées. Monitoring en production : drift detection, performance monitoring, alerting, logging HIPAA-compliant. Gestion des alertes cliniques : seuils de décision, intégration workflow, réduction des faux positifs. Formation des utilisateurs : change management, formation continue, support technique. Évaluation de l'impact patient : études d'efficacité clinique, retour d'expérience, amélioration continue.
How to fund your certification
3 options to cover the cost of your certification
OPCO — Employer funding
Ask your employer to cover the cost through your OPCO (employee training plan).
Personal — €450 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €585 excl. VAT
Frequently asked questions
Cette certification couvre-t-elle l'imagerie médicale par IA ?
Oui, le référentiel inclut les architectures CNN/Vision Transformers pour l'analyse d'images DICOM, la segmentation automatique, et l'intégration avec les PACS. Des cas pratiques sur la radiologie et l'anatomopathologie numérique sont au programme.
Dois-je être professionnel de santé pour passer cette certification ?
Non. La certification s'adresse autant aux ingénieurs IA qu'aux cliniciens. Les aspects médicaux sont expliqués pour les profils techniques, et les concepts d'IA sont accessibles aux professionnels de santé ayant des bases en data science.
La conformité RGPD santé est-elle traitée en profondeur ?
Absolument. 25% de l'examen porte sur la réglementation européenne : RGPD santé, pseudonymisation, études de registres, consentement, hébergement HDS, et le nouveau règlement AI Act pour les systèmes à haut risque en santé.
Quels outils et frameworks sont couverts ?
Python (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), bibliothèques médicales (SimpleITK, Pydicom, MONAI), outils XAI (SHAP, LIME, Captum), standards d'interopérabilité (HL7 FHIR), et plateformes de déploiement cloud conformes (Azure Health, Google Cloud Healthcare API).
Cette certification remplace-t-elle une formation médicale ?
Non. Elle certifie vos compétences en IA appliquée à la santé, pas votre expertise clinique. Elle complète un parcours médical ou technique, mais ne se substitue à aucune qualification médicale réglementée. Elle valorise votre capacité à développer et déployer des solutions d'IA respectueuses du cadre clinique et réglementaire européen.
They got certified
« Cette certification m'a permis de structurer mes connaissances sur la conformité RGPD et MDR, domaines critiques que les certifications américaines ignorent totalement. Le cas pratique sur l'audit de dispositif médical IA était particulièrement formateur. »
« En tant que médecin pilotant un projet d'IA en imagerie, j'avais besoin de comprendre les aspects techniques et réglementaires. PROVA offre un référentiel européen enfin adapté à nos contraintes légales, loin des approches américaines inadaptées au contexte européen. »
« Le focus sur l'explicabilité et l'éthique clinique fait toute la différence. Les techniques XAI (SHAP, LIME) sont désormais indispensables pour faire accepter l'IA par les équipes soignantes. Une certification qui répond aux vrais enjeux du terrain. »
International recognition
Couvre des domaines similaires à certaines spécialisations AWS Healthcare ou Google Cloud Healthcare AI, mais avec un focus réglementaire européen (RGPD, MDR, AI Act) inexistant dans les certifications américaines.
AWS et Google Cloud sont des marques déposées d'Amazon Web Services Inc. et Google LLC. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Your certification pathway
Before, during, after — the recommended progression
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.