Description
Permettre aux professionnels médicaux d’identifier, structurer et mettre en œuvre des projets d’intégration de l’IA adaptés à leur spécialité et à leur service, jusqu’à l’élaboration de cahiers des charges ou à la sélection de solutions existantes.
Objectifs pédagogiques
- Comprendre les spécificités de l’IA dans les différentes disciplines médicales
- Identifier les cas d’usage pertinents selon les spécialités
- Cadrer un besoin d’IA clinique et rédiger un cahier des charges adapté
- Évaluer les impacts cliniques, organisationnels et réglementaires d’un projet IA
- Mobiliser les équipes médicales autour d’un projet de transformation par l’IA
Public concerné
Médecins chefs de service
Cadres de santé et responsables de pôles médicaux
Référents cliniques ou numériques dans les établissements de santé
Responsables qualité / pilotage médical impliqués dans des projets SI ou innovation
Prérequis
Intérêt pour les innovations en santé et les transformations organisationnelles
Déroulé du programme
1
Fondamentaux de l’IA pour les disciplines médicales (3h30)
3h
- Comprendre les principes de l’IA appliqués au soin (NLP, deep learning, IA générative)
- Identifier les spécificités d’usage selon la discipline : radiologie, oncologie, psychiatrie, etc.
- Cerner les limites techniques et les précautions cliniques (risques de surdiagnostic, biais, etc.)
- Cas pratique :
2
Cartographier les opportunités IA selon sa spécialité
3
Débriefer les freins médicaux perçus au déploiement IA dans son contexte
4
Cas d’usage cliniques et critères d’analyse (3h30)
3h
- Présentation de cas d’usage concrets validés ou expérimentés dans les CHU et GHT
- Analyse de la pertinence clinique, de l’impact sur le parcours de soins et de l’intégration SI
- Outils d’évaluation de la qualité d’une solution IA (précision, fiabilité, explicabilité)
- Cas pratique :
5
Analyse critique d’un cas d’usage réel dans une spécialité voisine
6
Positionnement d’une grille de critères de sélection clinique pour une IA métier
7
Cadrer un besoin IA au sein du service médical (3h30)
3h
- Formuler un problème médical ou organisationnel pouvant être traité par IA
- Identifier les acteurs internes concernés (DIM, DSI, soignants, qualiticiens)
- Poser les contraintes : données disponibles, RGPD, acceptabilité soignante
- Cas pratique :
8
Formaliser un besoin IA métier avec un canevas de cadrage
9
Présentation croisée et enrichissement entre services participants
10
Rédiger un cahier des charges fonctionnel médical (3h30)
3h
- Structure type d’un cahier des charges pour projet IA en santé
- Intégrer les spécificités métier, les attendus cliniques, les indicateurs
- Dialoguer efficacement avec les éditeurs / partenaires techniques
- Cas pratique :
11
Rédiger un cahier des charges simplifié sur un cas réel ou fictif
12
Pitch à un “fournisseur IA” fictif et retour sur les éléments à renforcer
13
Cadre juridique et éthique de l’IA en clinique (3h30)
3h
- Application du RGPD dans les services médicaux (base légale, consentement, DPO)
- Risques médico-légaux : décisions algorithmiques, responsabilité partagée
- Construire une charte éthique IA interne à visée clinique
- Cas pratique :
14
Étude de cas : IA de priorisation des urgences – validation RGPD & charte éthique
15
Élaboration collective d’une charte IA adaptée à un service médical
16
Intégration de l’IA dans les flux médicaux et paramédicaux (3h30)
3h
- Contraintes SIH : interopérabilité, interfaces, sécurité
- Coordination pluridisciplinaire : médecins, infirmiers, secrétaires, qualité
- Tests utilisateurs : scénarios, outils de feedback, plan d’amélioration
- Cas pratique :
17
Conception d’un test pilote IA dans un parcours de soins simulé
18
Animation d’un retour d’expérience avec grille de suivi qualité
19
Évaluer l’efficacité médicale d’un projet IA (3h30)
3h
- Définir des indicateurs médicaux, organisationnels et humains
- Grilles d’évaluation : bénéfice patient, productivité, sécurité, satisfaction
- Rédiger un rapport d’évaluation ou retour d’expérience interne (REX)
- Cas pratique :
20
Élaboration d’un tableau de bord pour un projet IA en soins critiques
21
Décision collective sur le maintien, l’adaptation ou l’arrêt du projet IA
22
Planifier le déploiement opérationnel d’un projet IA clinique (3h30)
3h
- Plan de déploiement progressif : phases, jalons, indicateurs de suivi
- Accompagnement des professionnels : formation, documentation, hotline
- Plan B, gestion des dysfonctionnements et ajustements
- Cas pratique :
23
Création d’un plan de déploiement personnalisé par service
24
Revue croisée avec feedback constructif entre pairs
25
Mobiliser l’équipe médicale autour d’un projet IA (3h30)
3h
- Techniques d’adhésion des pairs (staffs, ambassadeurs, témoignages cliniques)
- Posture du porteur médical : conviction, écoute, pédagogie
- Anticipation des freins spécifiques selon les cultures de service
- Cas pratique :
26
Simulation de staff médical autour d’un projet IA (jeu de rôle)
27
Création de deux supports de mobilisation ciblés par profil (ex : interne vs PH)
28
Consolidation finale : projet, évaluation et engagement
- Restitution des travaux : besoins, projets, cahiers des charges
- Quiz de consolidation (20 questions métiers)
- Engagement personnel / institutionnel à la suite de la formation
- Cas pratique :
29
Restitution orale d’un projet IA structuré par participant ou binôme
30
Auto-évaluation des acquis + élaboration d’une feuille de route individuelle
Informations
Durée
5 jour(s)
35h
Tarif
Sur demande
