AI Healthcare Expert
Certification européenne pour maîtriser l'IA appliquée à la santé : diagnostic assisté, imagerie médicale, prédiction clinique et conformité RGPD/MDR.
Compétences clés
- ✓Déploiement de modèles d'IA pour le diagnostic médical et l'imagerie
- ✓Conformité réglementaire healthcare (RGPD, MDR, HDS, HIPAA)
- ✓Traitement de données de santé et interopérabilité (FHIR, DICOM)
- ✓Éthique de l'IA en santé et explicabilité des décisions cliniques
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 santé
- →Ingénieurs ML en medtech/healthtech
- →Chefs de projet e-santé et IA médicale
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants en IA sans expérience en machine learning : commencer par une certification IA généraliste ou Data Science niveau Foundation.
- →Experts cherchant une reconnaissance de niveau recherche : privilégier le niveau Master 801 ou Fellow Series en AI Research.
Prérequis & conditions d'accès
Aucune condition formelle, prérequis techniques fortement recommandés.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
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Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
IA clinique avancée
Maîtrise des architectures deep learning pour imagerie médicale, prédiction de risques et aide à la décision thérapeutique.
Conformité réglementaire
Application stricte du RGPD santé, certification HDS, marquage CE dispositifs médicaux (MDR) et normes ISO 13485.
Interopérabilité santé
Intégration avec systèmes hospitaliers via standards HL7 FHIR, DICOM, IHE et gestion du DMP.
Éthique & explicabilité
Mise en œuvre de l'IA explicable (XAI), gestion des biais algorithmiques et respect des principes éthiques du soin.
Format de l'examen
Programme
Architectures IA pour la santé
Réseaux convolutifs pour imagerie médicale (U-Net, ResNet, DenseNet), segmentation d'images DICOM, détection d'anomalies radiologiques. Transformers et NLP médical : extraction d'informations cliniques, classification de pathologies, génération de comptes-rendus. Modèles prédictifs : risque de réadmission, pronostic de survie, prédiction de complications. Séries temporelles pour monitoring continu (ECG, EEG). Transfer learning et fine-tuning sur datasets médicaux restreints. Gestion du déséquilibre de classes et data augmentation spécifique santé.
Données de santé et interopérabilité
Standard HL7 FHIR : ressources Patient, Observation, DiagnosticReport, Medication, implémentation d'APIs REST FHIR. DICOM : manipulation d'images médicales, métadonnées, PACS, worklists. IHE (Integrating the Healthcare Enterprise) : profils XDS, PIX, PDQ. Anonymisation et pseudonymisation : k-anonymat, differential privacy, outils d'anonymisation (ARX). Qualité des données cliniques : complétude, cohérence, validation. Dossier Médical Partagé (DMP), Identifiant National de Santé (INS), MSSanté. Architecture data lakehouse pour données de santé structurées et non structurées.
Conformité et réglementation healthcare
RGPD santé : données sensibles article 9, consentement éclairé, droits des patients, DPO santé, AIPD obligatoires. Certification Hébergeur de Données de Santé (HDS) : référentiel, audit, maintien de certification. Règlement dispositifs médicaux (MDR 2017/745) : classification logiciels (règle 11), marquage CE, documentation technique, surveillance post-commercialisation. ISO 13485 : système qualité dispositifs médicaux. FDA 510(k) et De Novo pour le marché US. Études cliniques pour validation d'algorithmes : protocole, endpoints, analyse statistique. AI Act européen : systèmes à haut risque, exigences de transparence et robustesse.
Éthique, explicabilité et déploiement
IA explicable (XAI) : SHAP values, LIME, Grad-CAM pour imagerie, attention maps. Détection de biais algorithmiques : biais de sélection, de représentation, mitigation par rebalancing et fairness constraints. Validation clinique : protocoles de validation prospective, comparaison avec gold standard, courbes ROC, sensibilité/spécificité adaptées au contexte clinique. MLOps en santé : CI/CD sécurisé, versioning de modèles, monitoring de performance en production, détection de drift. Intégration dans workflows cliniques : ergonomie, acceptabilité, formation des praticiens. Responsabilité juridique : partage de responsabilité médecin/algorithme, traçabilité des décisions, droit à l'explication.
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
Pourquoi choisir PROVA plutôt qu'une certification américaine en AI healthcare ?
PROVA intègre nativement le cadre réglementaire européen (RGPD santé, MDR, HDS) que les certifications US ignorent. Nous couvrons les standards d'interopérabilité européens (DMP, INS, MSSanté) absents des référentiels américains centrés sur HIPAA. Notre approche est alignée sur les exigences de la Commission Européenne pour l'IA Act et le European Health Data Space.
Cette certification couvre-t-elle les dispositifs médicaux à base d'IA ?
Oui, le référentiel inclut le règlement MDR 2017/745, la classification des dispositifs médicaux logiciels (MDSW), les exigences de marquage CE pour l'IA médicale, et la documentation technique requise pour les audits d'organismes notifiés. Vous serez capable de piloter une démarche de certification dispositif médical.
Quels frameworks et outils sont couverts ?
TensorFlow/Keras, PyTorch, MONAI pour imagerie médicale, Hugging Face Transformers pour NLP clinique, MLflow, Kubeflow, standards FHIR (HAPI FHIR), DICOM (pydicom, Orthanc), outils d'explicabilité (SHAP, LIME), plateformes cloud santé (AWS HealthLake, Google Healthcare API, Azure Health Data Services).
L'examen inclut-il des cas pratiques sur données réelles ?
Les cas pratiques utilisent des datasets médicaux anonymisés réalistes (imagerie, dossiers cliniques synthétiques, signaux physiologiques). Vous devrez analyser des problématiques de déploiement, identifier des risques réglementaires, proposer des architectures conformes et interpréter des résultats de modèles.
Cette certification est-elle reconnue par les établissements de santé ?
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a permis de comprendre enfin les contraintes réglementaires européennes en santé. Le focus sur le MDR et HDS est unique et directement applicable dans mes projets medtech. Bien plus pertinent que les certifications US pour travailler en Europe. »
« Les cas pratiques sur l'imagerie médicale et l'interopérabilité FHIR sont d'un réalisme impressionnant. J'ai pu valoriser cette certification lors d'un appel d'offres CHU. Le rapport PROVA DNA détaille précisément mes points forts, très utile en entretien. »
« Excellente préparation pour piloter des projets d'IA en établissement de santé. La partie éthique et explicabilité est particulièrement bien traitée. PROVA offre enfin une alternative européenne crédible aux certifications américaines qui ignorent notre cadre réglementaire. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à AWS Certified Machine Learning – Specialty appliqué à la santé, mais avec focus réglementaire européen (RGPD, MDR, HDS) absent des certifications américaines.
AWS est une marque déposée d'Amazon Web Services, Inc. PROVA est indépendant et non affilié.
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.