Intelligence artificielle et médecine générale

Intelligence artificielle et médecine générale : maîtriser les outils IA pour un diagnostic éclairé
Intelligence artificielle et médecine générale : maîtriser les outils IA pour un diagnostic éclairé
  • Comprendre la stratégie nationale intelligence artificielle en santé et situer la formation dans les enjeux 2025 relatifs aux outils et services socles, à l’interopérabilité et à la coordination.
  • Identifier et utiliser des outils d’intelligence artificielle labellisés Ségur pour l’aide au diagnostic différentiel et la génération de comptes-rendus, en respectant les bonnes pratiques d’intégration au workflow clinique.
  • Maîtriser les aspects éthiques, juridiques et déontologiques, dont le RGPD et l’AI Act, afin d’assurer une pratique responsable, traçable et conforme.
  • Intégrer l’intelligence artificielle dans la consultation et la coordination des soins par la production, la personnalisation et le partage de comptes-rendus, en maintenant la responsabilité clinique.

Olivier Barras
Entrepreneur

> Entrepreneur et leader du management médical, spécialisé dans le pilotage stratégique d’environnements médico-paramédicaux complexes

> Expert en transformation digitale, avec une maîtrise avancée de l’IA générative et des solutions No-Code pour l’optimisation des processus opérationnels

> Spécialiste qualité et innovation, doté de 20 ans d’expérience dans la conduite du changement et le déploiement de solutions pour le secteur des laboratoires de biologies médicales

Dr Nicolas Gogibus
Médecin généraliste

> Médecin généraliste, expertise en médecine factuelle, avec une pratique centrée sur l’efficience des prescriptions et une approche basée sur les preuves scientifiques.

> Référent pédagogique, reconnu comme Lecteur Émérite et Lauréat des Thématiques par la revue de référence Prescrire.

Formation continue

Questionnaire pré-formation

Module 1 : Stratégie Nationale IA Santé 2023-2027

Module 2 : Panorama Outils IA Labellisés Ségur 

Module 3 : IA et Aide au Diagnostic

Module 4 : Évaluation des Biais Algorithmiques

Module 5 : Prompt Engineering (Méthodes CORPS & DIAGNOSTIC)

Module 6 : Éthique, Juridique et Déontologique de L'IA Médicale 

Module 7 : Intégration de l'IA dans le Workflow du Cabinet 

Module 8 : Focus : Génération Automatique de Comptes-Rendus

Questionnaire post-formation

Objectifs de la formation

  • Présenter la stratégie nationale IA santé 2023-2027 et ses 5 axes prioritaires. Comprendre les orientations nationales et identifier les cinq axes de la feuille de route et analyser leurs impacts sur la pratique de médecine générale.
  • Connaître les solutions numériques labellisées. Cartographier les principaux outils Ségur, décrire leurs fonctionnalités et repérer leur place dans le workflow clinique.
  • Appliquer l'IA au diagnostic différentiel. Expérimenter une simulation guidée d'aide au diagnostic et critiquer la pertinence et les limites des suggestions de l'IA.
  • Identifier et gérer les biais algorithmiques en IA médicale. Définir et donner des exemples de biais (représentation, confirmation, échantillonnage). Étudier des cas de diagnostics erronés dus à des biais. Identifier le type de biais et proposer des mesures correctives.
  • Maîtriser la formulation de requêtes efficaces. Exercer les méthodes CORPS et DIAGNOSTIC pour rédiger des prompts optimaux en contexte clinique.
  • Appliquer les règles déontologiques et juridiques (RGPD, AI Act) liées au numérique en santé. Identifier les responsabilités civiles et pénales en cas d'erreur. Mettre en œuvre des principes de traçabilité et d'audit.
  • Intégrer les solutions numériques au parcours de soins. Cartographier l'enchaînement des étapes de consultation enrichies par l'IA. Optimiser la coordination interprofessionnelle (Mon Espace Santé).
  • Évaluer la complétude et la pertinence du compte-rendu généré. Automatiser les processus tout en garantissant la qualité. Rédiger et valider manuellement un compte-rendu assisté par IA pour assurer la fiabilité et la traçabilité.
Audio
Vidéos
Cas cliniques
QCM
Exercices
Tests de connaissances
Études de cas
Infographie 2D/3D et photos
Olivier Barras
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> Entrepreneur et leader du management médical, spécialisé dans le pilotage stratégique d’environnements médico-paramédicaux complexes

> Expert en transformation digitale, avec une maîtrise avancée de l’IA générative et des solutions No-Code pour l’optimisation des processus opérationnels

> Spécialiste qualité et innovation, doté de 20 ans d’expérience dans la conduite du changement et le déploiement de solutions pour le secteur des laboratoires de biologies médicales

Dr Nicolas Gogibus
Médecin généraliste

> Médecin généraliste, expertise en médecine factuelle, avec une pratique centrée sur l’efficience des prescriptions et une approche basée sur les preuves scientifiques.

> Référent pédagogique, reconnu comme Lecteur Émérite et Lauréat des Thématiques par la revue de référence Prescrire.

Formation continue

Questionnaire pré-formation

Module 1 : Stratégie Nationale IA Santé 2023-2027

Module 2 : Panorama Outils IA Labellisés Ségur 

Module 3 : IA et Aide au Diagnostic

Module 4 : Évaluation des Biais Algorithmiques

Module 5 : Prompt Engineering (Méthodes CORPS & DIAGNOSTIC)

Module 6 : Éthique, Juridique et Déontologique de L'IA Médicale 

Module 7 : Intégration de l'IA dans le Workflow du Cabinet 

Module 8 : Focus : Génération Automatique de Comptes-Rendus

Questionnaire post-formation

Objectifs de la formation

  • Présenter la stratégie nationale IA santé 2023-2027 et ses 5 axes prioritaires. Comprendre les orientations nationales et identifier les cinq axes de la feuille de route et analyser leurs impacts sur la pratique de médecine générale.
  • Connaître les solutions numériques labellisées. Cartographier les principaux outils Ségur, décrire leurs fonctionnalités et repérer leur place dans le workflow clinique.
  • Appliquer l'IA au diagnostic différentiel. Expérimenter une simulation guidée d'aide au diagnostic et critiquer la pertinence et les limites des suggestions de l'IA.
  • Identifier et gérer les biais algorithmiques en IA médicale. Définir et donner des exemples de biais (représentation, confirmation, échantillonnage). Étudier des cas de diagnostics erronés dus à des biais. Identifier le type de biais et proposer des mesures correctives.
  • Maîtriser la formulation de requêtes efficaces. Exercer les méthodes CORPS et DIAGNOSTIC pour rédiger des prompts optimaux en contexte clinique.
  • Appliquer les règles déontologiques et juridiques (RGPD, AI Act) liées au numérique en santé. Identifier les responsabilités civiles et pénales en cas d'erreur. Mettre en œuvre des principes de traçabilité et d'audit.
  • Intégrer les solutions numériques au parcours de soins. Cartographier l'enchaînement des étapes de consultation enrichies par l'IA. Optimiser la coordination interprofessionnelle (Mon Espace Santé).
  • Évaluer la complétude et la pertinence du compte-rendu généré. Automatiser les processus tout en garantissant la qualité. Rédiger et valider manuellement un compte-rendu assisté par IA pour assurer la fiabilité et la traçabilité.
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Tests de connaissances
Études de cas
Infographie 2D/3D et photos
Format
E-learning

Délais d’accès : à tout moment
En cas de handicap veuillez contacter le référent handicap

Cette formation n’est pas prise en charge par le FIFPL

Format
E-learning

Délais d’accès : à tout moment
Formation accessible aux personnes en situation de handicap

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Pré-requis : Être médecin généraliste, accès à internet sur mobile ou PC

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