Illustration master MIAS

Ingénierie de la santé

Master Management de l’intelligence artificielle en santé (MIAS)

chapeau de diplômé
Diplôme

Master (bac +5) 

Durée

2 ans

Langue

Français

 Lieu

Villeneuve d’Ascq

Objectifs de la formation :

Centrale Lille, en collaboration avec la Faculté de Management et d’Ingénierie de la Santé de l’Université de Lille (ILIS/Univ-Lille), propose le master MIAS qui forme des professionnels au pilotage des projets liés à l’adoption de l’IA dans les établissements sanitaires, sociaux et médico-sociaux en maîtrisant les aspects managériaux, technologiques, juridiques et éthiques. 

 

L’objectif est de faire face à l’intégration ainsi qu’au développement croissant de l’IA dans le domaine de la santé en formant les professionnels qui sauront : 

  • Accompagner les innovations dans les établissements de santé, sociaux et médico-sociaux en manageant et pilotant les projets innovants. Le but est d’être en mesure d’établir les étapes d’un projet de développement d’une solution IA en Santé intégrant l’informatique décisionnelle, les sciences des données, le machine learning ainsi que les technologies ascendantes telles que la robotique, l’imagerie, l’IoT, la Réalité Augmentée et Réalité Virtuelle (RA/RV). Pour ce faire, il est primordial de comprendre les enjeux de l’IA en santé pour être en mesure de piloter et coordonner un projet visant à développer des systèmes innovants comme les systèmes d’aide au suivi et d’aide à la prise en charge des patients. 
  • Repenser les métiers existants et inventer les métiers de demain en étant acteur du passage des établissements sanitaires, hospitaliers et médico-sociaux de la transformation numérique à l’Intelligence Artificielle. 
  • Accompagner les changements sociétaux, techniques et professionnels liés à l’IA en santé en assurant un modèle économique, organisationnel, règlementaire et éthique pérenne et permettre une approche systémique de l’IA dans le cadre de l’innovation des systèmes d’information des établissements sanitaires, hospitaliers et médico-sociaux. 

Programme

Master 1

  • Management en santé et ingénierie de l’innovation
  • Les fondamentaux de l’IA (partie 1)
  • Machine learning (partie 1)
  • Data sciences (partie 1)
  • IA symbolique : Ontologies médicales et Traitement automatique du langage naturel
  • Pilotage intelligent des systèmes hospitaliers : Réglementations, évaluations et valorisations
  • Systèmes Intelligents d’Aide à la Décision
  • Complexité, Optimisation et ordonnancement en santé
  • Epidémiologie et données de santé
  • English for health sciences and AI
  • Intelligence artificielle distribuée (IAD)
  • Les fondamentaux de l’IA (partie 2)
  • Machine learning (partie 2) – Data sciences (partie 2)
  • Ingénierie de la modélisation UML/SysML
  • English for health sciences and AI
  • Stage

Master 2

  • Management de projet en IA
  • IA au profit de l’Epidémiologie
  • Médecine de précision
  • Pilotage Intelligent des bioprocédés
  • IA et aide à la personne (partie 1)
  • Robotique & cobotique
  • Ingénierie des systèmes IoT
  • Imagerie et Inspection/Deep Learning pour le traitement d’images médicales
  • Aide au diagnostic médical
  • Informatique Médicale
  • Gestion de l’incertitude
  • IA & explicabilité
  • English for health sciences and AI
  • IA et aide à la personne (partie 2)
  • IA-Logistique hospitalière et pharmaceutique
  • Aide à la décision collaborative
  • IA, Réalité Augmentée et Réalité Virtuelle au profit de la santé
  • Big DATA en santé
  • IA et Entreposage des données
  • Deep Learning en santé
  • Biologie computationnelle et bioinformatique
  • English for health sciences and AI
  • Stage en Apprentissage

Débouchés et poursuite d’études

Les débouchés sont principalement de 3 types :

Ph.D : Thèse en laboratoire de recherche sur des problématiques liés à l’intégration de l’IA en santé.

R&D : Ingénieur travaillant sur la conception et la mise en œuvre de solutions IA en santé, Chef de projet, Conducteur d’innovation, Sales, Entrepreneur, Chef de projet IA en Santé, Responsable IA en Santé, Consultant en IA Santé, Consultant en transformation digitale Santé, Consultant en organisation Santé, Head of Innovation lab en Santé, Auditeur de projets d’IA en Santé, Responsable projets, études en Santé, Chef de projet innovation en Santé, Business manager Datascience et IA en Santé, Référent manager IA en Santé,  Business developer en IA Santé, CEO

Les étudiants titulaires d’un M2 MIAS pourront poursuivre en PhD.

Adossement à la recherche

La formation s’appuie sur les compétences des chercheurs des laboratoires :

  • CRIStAL (UMR 9189 CNRS)
  • CIC-IT 1403 Centre d’Investigation clinique – Innovation technologique de Lille
  • METRICS (ULR 2694) Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales
  • GRITA (EA 7365)
  • LEM UMR 9221
  • CLERSE UMR 8019
  • LGCgE Laboratoire de Génie Civil et géo-Environnement

En collaboration avec : Eurasanté et la SFR-TSM (Structure Fédérative de Recherche – Technologies pour la Santé et Médicament).

Organisation de la formation

Ce master est composé de 3 blocs interdépendants :

Santé Publique, Intelligence Artificielle et Management de l’innovation.

Les enseignants-chercheurs et les professionnels intervenant dans le master MIAS appartiennent à des laboratoires ou à des organisations dont l’activité est liée au domaine de la santé. Chaque enseignement dispensé dans les matières liées au management de l’IA en santé est illustré par des exemples de développement de projets innovants dans les établissements sanitaires, sociaux ou médico-sociaux. En outre, des visites de sites-pilotes et des rencontres avec des start-ups sont prévues (S4) dans le cadre d’un partenariat avec Eurasanté.

Le master est composé de deux niveaux dont chacun est composé de deux semestres comme suit :

  • Master 1 (M1) :
    • Semestre 1 (S1) : Septembre –Janvier
    • Semestre 2 (S2) : Février – Juillet
  • Master 2 (M2) :
    • Semestre 3 (S3) : Septembre –Janvier
    • Semestre 4 (S3) : Février – Juillet

Les étudiants doivent réaliser deux stages : 5-6 mois en fin de 1ère année (M1) et 5-6 mois en fin de 2ème année. Les stages (recherche, développement ou R&D) peuvent avoir lieu en entreprise, dans une structure hospitalière ou médico-sociale ou en laboratoire de recherche

Quelques exemples de stages :

  • « Participation à la conception et/ou au développement d’une solution innovante pour combattre les virus respiratoires »
  • « Montage de projets en IA-Santé »
  • « Prédiction des arrivées des patients aux urgences hospitalières pour anticiper le déploiement des ressources humaines et matérielles »

Compétences acquises

Les compétences acquises sont de 3 types :

  • CONNAISSANCES :
    • Aspects juridiques, règlementaires et éthiques, liés de l’intégration de l’IA en Santé;
    • Les outils, méthodes et approches issus de l’IA, ainsi que la panoplie des technologies ascendantes et leur déploiement dans le domaine de la Santé;
    • Aspects managériaux et économiques liés au développement d’une solution IA dans le domaine de la santé;
    • Anglais technique et scientifique.
  • SAVOIR-FAIRE :
    • Utiliser et coordonner conformément les outils,méthodes et approches issus de l’IA au profit de la santé;
    • Gérer et piloter un projet IA-Santé;
    • Promouvoir une solution IA-Santé;
    • Participer à toutes les phases de l’élaboration d’une solution IA-Santé: établissement du cahier des charges, conception, développement et suivi;
    • Monter, gérer et piloter un projet en IA-Santé.
  • SAVOIR-ÊTRE :
    • S’intégrer dans un milieu professionnel;
    • Travailler en autonomie: établir des priorités, gérer son temps, s’auto-évaluer;
    • Communiquer: rédiger, préparer des supports de communication adaptés, prendre la parole en public et commenter des supports, communiquer en langues étrangères;
    • Travailler en équipe.

Pré-requis et conditions d’admission

Accès au Master 1 

Prérequis : La formation s’adresse aux élèves-ingénieurs ainsi qu’aux étudiants titulaires d’une licence en Sciences pour la Santé, Santé Publique, Informatique, Mathématiques, Physique ou tout autre diplôme jugé équivalent par le comité pédagogique du Master MIAS.

Candidature sur Trouver mon Master ou Etude en France

Accès au Master 2 

L’inscription en deuxième année de ce Master est conditionnée par la validation de tous les modules dispensés en M1 MIAS ou d’un autre M1 jugé pertinent par le comité de pilotage de MIAS. Les élèves ingénieurs peuvent s’inscrire en M2 MIAS en parallèle avec leur dernière année d’étude sous réserve de l’accord du comité pédagogique du Master MIAS.

Candidature dossier Centrale Lille ou Etude en France