AI for Health Foundations
Certifiez votre maîtrise des fondamentaux de l'IA appliquée au secteur de la santé : machine learning médical, traitement des données cliniques, conformité RGPD/MDR et éthique.
Compétences clés
- ✓Maîtriser les algorithmes de ML appliqués aux données de santé
- ✓Concevoir des pipelines de traitement de données cliniques conformes RGPD
- ✓Évaluer la performance et la fiabilité des modèles d'IA médicale
- ✓Intégrer les contraintes éthiques et réglementaires (MDR, HDS) dans les projets d'IA santé
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Data scientists et ingénieurs ML en transition vers le secteur de la santé
- →Professionnels de santé (médecins, pharmaciens, biologistes) souhaitant acquérir des compétences en IA
- →Chefs de projet digital health et responsables innovation dans les établissements de santé
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans aucune base en programmation ou statistiques : orientez-vous d'abord vers une formation en data science généraliste.
- →Experts en IA médicale cherchant une certification avancée : consultez notre parcours Master 801 en Deep Learning Médical (à venir).
Prérequis & conditions d'accès
Aucune condition formelle, connaissances de base en programmation Python et statistiques recommandées.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Machine Learning Médical
Appliquez les techniques de ML supervisé et non supervisé aux données cliniques, imagerie médicale et parcours de soins.
Données de Santé
Maîtrisez le prétraitement, l'anonymisation et l'exploitation sécurisée des données EHR, DICOM et HL7 FHIR.
Validation Clinique
Évaluez la performance des modèles avec les métriques adaptées (sensibilité, spécificité, AUC-ROC) et les protocoles de validation clinique.
Conformité Réglementaire
Intégrez les exigences RGPD, MDR, HDS et les principes d'éthique de l'IA en santé dans vos projets.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux de l'IA en santé
Vue d'ensemble des applications de l'IA en santé : aide au diagnostic, imagerie médicale, médecine prédictive, découverte de médicaments, parcours de soins personnalisés. Types de données médicales : images DICOM, dossiers EHR, signaux physiologiques, données génomiques, données de wearables. Enjeux éthiques et sociétaux : biais algorithmiques, explicabilité, responsabilité médicale, acceptabilité par les praticiens et patients. État de l'art technologique : deep learning, computer vision médicale, NLP clinique, federated learning.
Machine Learning pour la santé
Algorithmes de classification et régression appliqués aux données cliniques : arbres de décision, random forests, gradient boosting, SVM. Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour l'analyse d'imagerie médicale : radiologie, pathologie numérique, dermatologie. Réseaux récurrents (RNN, LSTM) et transformers pour les séries temporelles et le NLP médical. Techniques de gestion du déséquilibre des classes (oversampling, undersampling, SMOTE). Métriques d'évaluation spécifiques à la santé : sensibilité, spécificité, VPP, VPN, AUC-ROC, courbes de calibration. Transfer learning et fine-tuning sur données médicales limitées.
Données et interopérabilité
Standards d'interopérabilité : HL7 FHIR (ressources, bundles, API RESTful), DICOM (structure, tags, stockage PACS), IHE profiles. Formats de dossiers patients électroniques (EHR) et leur exploitation. Prétraitement des données médicales : normalisation, gestion des valeurs manquantes, détection d'outliers. Techniques d'anonymisation et de pseudonymisation : k-anonymat, differential privacy, tokenisation. Data augmentation en imagerie médicale : rotations, flips, elastic deformations, mixup. Gestion de la qualité des données : validation, traçabilité, versioning.
Conformité et réglementation
RGPD appliqué aux données de santé : consentement, droits des personnes, bases légales, transferts hors UE. Hébergement de données de santé (HDS) : exigences, certification, prestataires agréés. Règlement MDR (Medical Device Regulation) : classification des dispositifs médicaux IA, marquage CE, documentation technique, vigilance. Éthique de l'IA en santé : explicabilité (SHAP, LIME), détection et mitigation des biais, équité entre populations. Protocoles de validation clinique : essais prospectifs et rétrospectifs, études de non-infériorité, validation externe. Responsabilité et assurance en IA médicale.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Cette certification est-elle reconnue par les établissements de santé européens ?
Oui, PROVA AI for Health Foundations est alignée sur le cadre EQF niveau 6 et respecte les standards européens. Elle atteste de compétences techniques et réglementaires directement applicables dans les hôpitaux, cliniques, laboratoires et entreprises de digital health en Europe.
Faut-il être médecin ou professionnel de santé pour passer cette certification ?
Non. Cette certification s'adresse aux profils techniques (data scientists, ingénieurs ML) souhaitant se spécialiser en santé, ainsi qu'aux professionnels de santé voulant acquérir des compétences en IA. Des connaissances de base en programmation et statistiques sont recommandées.
Quels outils et frameworks sont couverts dans l'examen ?
L'examen couvre les concepts indépendants des outils, mais fait référence aux frameworks courants : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, bibliothèques d'imagerie médicale (SimpleITK, pydicom), standards HL7 FHIR et DICOM. L'accent est mis sur la compréhension des principes plutôt que sur la syntaxe.
Cette certification couvre-t-elle la conformité RGPD spécifique à la santé ?
Oui, un module entier (25% du référentiel) est dédié à la conformité réglementaire : RGPD appliqué aux données de santé, hébergement HDS, règlement MDR pour les dispositifs médicaux IA, et principes d'éthique (explicabilité, biais, équité).
Quelle est la différence avec les certifications américaines en AI for Healthcare ?
Contrairement aux certifications US centrées sur le cadre FDA et HIPAA, PROVA AI for Health Foundations se concentre sur le cadre réglementaire européen (RGPD, MDR, HDS) et les standards d'interopérabilité européens. Une approche souveraine, adaptée aux réalités du marché européen de la santé.
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a permis de maîtriser les spécificités du ML appliqué à la santé. Le module sur la conformité RGPD/MDR est particulièrement complet et directement applicable dans mes projets hospitaliers. »
« En tant que médecin, j'avais besoin de comprendre les fondements techniques de l'IA pour dialoguer efficacement avec les équipes data. PROVA AI for Health Foundations offre exactement ce pont entre clinique et technique. »
« Enfin une certification européenne qui prend en compte nos réalités réglementaires ! Le focus sur HDS et MDR fait toute la différence par rapport aux certifications américaines que j'avais consultées. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires aux certifications américaines en AI for Healthcare, avec un focus sur le cadre réglementaire européen (RGPD, MDR, HDS) plutôt que FDA/HIPAA.
Les certifications américaines mentionnées sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
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.