Article 6 – Et si l’on devait effectuer une formation Santé et Numérique ?

A la vue de l’état de l’art effectué dans les articles précédents, nous imaginons ici les connaissances qu’un ingénieur généraliste devrait acquérir en informatique et en sciences médicales.
Dans notre article sur les formations existantes (article 4) , nous avons cité les masters à destination de cadres du milieu de la santé (gestionnaire, médecins, statisticiens…). Nous avons constaté que les formations proposées sont souvent très applicatives ; peu d’offres existent aujourd’hui pour un ingénieur généraliste qui souhaiterait acquérir un spécialisation dans les technologies de la santé et développer de nouveaux outils informatiques.
Ainsi, l’objectif serait double :  d’une part, se spécialiser dans l’ingénierie appliquée aux sciences médicales afin de concevoir et implémenter des stratégies innovantes et mieux répondre aux défis actuels des systèmes de santé ; et d’autre part acquérir de nouvelles connaissances dans ce domaine afin de pouvoir interagir dans un milieu pluridisciplinaire.

Les trois thématiques à aborder transversalement dans cet enseignement sont :

  • La biologie de synthèse et génétique;

  • Le système d’information médical ;

  • Le traitement digital et la robotique.

Il s’agit des thématiques que nous avions dégagées dans notre premier article.

Nous présentons ici chaque module d’enseignement à intégrer dans la formation.

Mathématiques [1]
Ce module regroupe toutes les connaissances théoriques qui sont indispensables à la formation de l’ingénieur en général afin de pouvoir  résoudre les problèmes de manière autonome. On peut considérer certaines connaissances comme pré-requises (exemple : optimisation numérique).

         Bases communes

  • Introduction aux calculs stochastiques

  • Méthodes probabilistes : méthodes de Monte Carlo, chaînes de Markov, processus de diffusion.

    Appliquées au traitement d’image
    Des outils d’analyse fonctionnelles sont nécessaire en traitement d’images. Pour commencer, on pourrait introduire les thématiques suivantes :

  • Optimisation dans les espaces de Banach;

  • Formulation variationnelle des équations aux dérivées partielles (permet de traiter des problèmes exprimés sous forme variationnelle, d’aborder des problèmes non-linéaires, d’obtenir des résultats d’existence et d’unicité de solution, voire des schémas de résolution numérique efficaces);

  • Analyse convexe non lisse.

    Appliquées à l’intelligence artificielle
    Dans le cadre de l’IA, les mathématiques servent à analyser les données et de les classifier selon des méthodes spécifiques aux quelles on pourrait initier l’ingénieur.

  • Décrire les méthodes de classification et de clustering;

  • Introduire les arbres de décisions et l’analyse discriminante paramétrique et non paramétrique;

  • Initier aux modèles de mélanges et savoir déterminer quand les utiliser, ainsi que les algorithmes espérance-maximisation (utilisés pour la classification de données, l’apprentissage automatique, ou la vision artificielle).

    Appliquées à la biologie

  • Étudier les algorithmes de la biologie structurelle computationelle;

  • Méthodes formelles appliquées aux systèmes complexes.

Outre l’acquisition d’une base solide de connaissances mathématiques, on pourrait envisager des cours dédiés à une spécialité. Nous avons pensé au  traitement digital et à la robotique, à  l’imagerie médicale et l’ingénierie virtuelle.

Imagerie médicale et ingénierie virtuelle [3]

Le module d’imagerie médicale apporte une connaissance générale sur le traitement d’images et ses applications. Un ingénieur pourra se pencher sur ses enjeux numériques comme la rapidité d’acquisition d’image médicale ou le développement de nouvelles technologies d’imagerie pour créer des modèles physiologiques personnalisés.

Imagerie médicale

  • Physique et  technologie de l’imagerie médicale ;

    • imagerie nucléaire, par laser, par résonance magnétique(IRM), ultra-sons(échographie), tomodensitométrie(scanners) etc…

  • Traitement d’image ;

    • Quantification et caractérisation de formes, filtrage et segmentation, recalage, fusion, compression etc..

    • Modélisation surfacique

    • Présentation de logiciels de traitement d’images médicales

  • Systèmes de stockage et de diffusion d’images médicales.

Réalité virtuelle

La réalité virtuelle révolutionne l’imagerie médicale en permettant l’instantanéité de l’acquisition d’image lors d’une opération chirurgicale par exemple. Le cours de réalité virtuelle est principalement introductif et permet d’apprendre les différentes formes de réalité virtuelle :

  • Visualiser par augmentation de l’image;

  • Découvrir des moteurs de rendu 3D.

Robotique et intelligence artificielle
Nous pensons, suite à notre article n°3 qui établit un état de l’art sur la robotique, que l’intelligence artificielle est directement reliée à la robotique et qu’elle est notamment l’enjeu majeur du développement de machines plus performantes en terme de précision, sécurité et adaptabilité à son environnement et aux situations inattendues.

Robotique
Des pré-requis en automatique et de commande sont demandés. La robotique est un sujet vaste. Nous aimerions que cette matière pousse à l’apprentissage des connaissances de bases de la robotique et qu’en complément soit démontré son impact concret grâce à des visites d’entreprise et démonstrations de nouvelles technologies robotiques du médical.

  • Introduire la robotique médicale (état de l’art en robotique chirurgicale et d’assistance, classification de la robotique, les enjeux comme la télé-opération)

  • Enseigner la modélisation et la programmation pour la robotique : modélisations géométrique, cinématique et dynamique des manipulateurs, étude de la commande des robots manipulateurs, simulations.

  • Visites (laboratoire de recherche, entreprise médicale, établissement de soin)

Intelligence artificielle
Dans ce cours, l’objectif est d’acquérir des techniques plus avancées de modélisation et d’ingénierie des systèmes intelligents et d’aide à la décision.

  • Se perfectionner dans l’analyse et la représentation des connaissances;

  • Introduire la notion de datamining et de machine de décision ;

  • Règles d’apprentissage et techniques de modélisation prédictive :  appliquer les algorithmes connus du monde médical comme les réseaux de neurones ou  la régression logistique, les nomogrammes, les réseaux bayesiens.

Concernant les modules qui peuvent être intégrés dans une formation plus orientée système d’informations médical, nous estimons intéressant d’introduire les deux modules suivants.

Systèmes d’information

Le cours de SI est appliqué directement au secteur de la santé.

  • Présenter les SI nationaux pour la santé;

  • Définir les aspects métiers et applicatifs “santé” (processus, schéma directeur, urbanisation);

  • Présenter l’architecture matérielle des SI modernes;

  • Introduire les nouveaux concepts de la télésanté, e-santé via un intervenant extérieur par exemple;

  • Définir le cycle de vie d’un médicament, validé par le SI;

  • Normer et évaluer la qualité d ‘un SI.

  • S’interroger sur les moyens de conduire le changement.

Sécurité et fiabilité des SI
Un apport approfondi en terme de sûreté, sécurité et  confidentialité, est exigé pour les systèmes d’ informations de santé. Ce qui nécessite des connaissances présentés ci-dessous.

  • Robustesse des systèmes (modèles statistiques, analyse des risques etc.. );

  • Sécurité des réseaux;

  • Théories des codage et cryptage des données;

  • Management de la sécurité de l’information;

  • Systèmes concurrents et distribués;

    • programmation concurrente ;

    • programmation paralèlle;

    • Temps réel etc…

Enfin, ces enseignements techniques  sont  caractérisés par une forte transversalité avec une formation médicale. D’où la nécessité d’intégrer au sein de l’enseignement un module de culture générale dans le secteur de la santé.

Initiation aux Sciences médicales

  • Etre sensibilisé au droit de la santé (légalité du SI, sécurité);

  • Terminologie médical : s’approprier le langage des sciences biologiques et médicales.

  • Comprendre l’organisation économique des établissements de santé publics et privés

 

Finalement, l’idéal serait que pour chaque module proposé des intervenants extérieurs participent et que des visites d’entreprises soient réalisés afin d’apporter un regard concret et un complément d’information sur les débouchés existants.

Bibliographie :

[1]http://documents.irevues.inist.fr/bitstream/handle/2042/1976/nondispo.pdf?sequence=1 [Mathématiques et Traitement d’images]

https://www.ljll.math.upmc.fr/mbio/enseignement-s2.php  [Exemple de master Mathématiques appliquées aux sciences biologique & médicales]

[2] http://www3.imperial.ac.uk/computing/teaching/pg/mcsai http://www.univ-lyon2.fr/formation/masters-2/master-2-intelligence-artificielle-et-decision-iade-428005.kjsp?RH=M2 [Intelligence Artificielle]

[3] http://www.sfrnet.org/cerf/recherche/formations-selectionnees/liste-masters/index.phtml

http://www.e-mmi.eu/media/document/EMMIPlaquette09.pdf  [Traitement d’images]

[4]http://isis.univ-jfc.fr/sites/isis.univ-jfc.fr/files/syllabusthmatiqueisis_07122009.pdf

http://www.telecom-physique.fr/uploads/media/leafletFIPTIS.pdf [Informatique pour la santé]

 

Auteurs : Olfa Koubaa & Flore Massoullié

Encadrant : Morgan Magnin

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Article 4 – L’informatique médicale et ses formations

Suite à une présentation générale des trois thématiques en lien avec l’informatique et la santé, nous décrivons ici les formations qui y sont reliées et plus particulièrement pour un ingénieur généraliste ou en informatique.

Formations : pour qui et pour quoi ?

Il existait jusqu’à présent des formations ouvertes à une seule filière ; dés lors la mixité du recrutement est accepté voire recherché.

Les formations fortement représentées mêlant santé et informatique sont les masters de bioinformatique et d’analyse de données, ouverts seulement aux biologistes. Les compétences acquises sont :

  • Utiliser les bases de données et les logiciels de bioinformatique ;
  • Analyser les données post‐génomiques : traitements statistiques, analyse de l’expression des gènes, fouille de données, analyse de réseaux de gènes;
  • Modéliser et traiter le signal biologique ;
  • Concevoir des applications bioinformatique, des web‐services.

Il existe aussi des masters spécialisés à destination des praticiens en médecine et des acteurs environnants tels que les statisticiens ou ingénieurs en informatique. L’objectif est de les former à la pointe de la technologie logicielle dans leur domaine d’activité et de les amener à dialoguer facilement du fait d’une base commune. Les compétences acquises sont à l’interface de l’informatique, des mathématiques et de la physique :

  • comprendre et mettre en œuvre des méthodes de traitement statistique des données biomédicales ;
  • comprendre et modéliser les différentes modalités d’imagerie médicale du point de vue de la formation physique du signal ;
  • mettre en œuvre des méthodes d’extraction interactive ou automatique d’informations à partir de l’image  pour aider au diagnostic ;
  • représenter l’information médicale multimodale sous forme synthétique et intuitive et de proposer des périphériques de visualisation et d’interaction adaptés ;
  • maîtriser les systèmes d’instrumentation dédiés à l’assistance (robotisée ou non) et être capable de proposer des adaptations ou améliorations ;
  • concevoir des systèmes de perception et/ou de localisation et être en mesure de les interfacer pour recaler et augmenter les images médicales natives ;
  • connaître les normes des systèmes d’information hospitaliers, être capable de les analyser et de les faire évoluer en résolvant les problèmes d’interopérabilité.

Ses masters sont généralement rattachés à la faculté de médecine et ses unités de recherches.

En école d’ingénieur ou en IUT, des cursus Technologie de la Santé ou en Biotechnologie sont proposés en collaboration avec le pôle Santé du campus considéré :

L’Ecole Centrale Paris a lancé un pôle Biotech et Santé, il y a quinze ans. On y étudie l’imagerie médicale, la robotique, prothèses intelligentes et la logistique médicale. Les disciplines enseignées sont

  • Ingénierie des connaissances (gestion, indexation de données, systèmes à base de connaissances médicales) ;
  • Technologies de l’information et de la communication en santé (Modélisation, base de données, réseaux, sureté) ;
  • Organisation en santé et management opérationnel ;
  • Dossier de santé, coordination des soins et gestion organisationnelle ;
  • Exploitation, analyse statistique des données, pilotage opérationnel et décisionnel, info centre et entrepôt ;
  • Les interactions stratégiques avec la gestion des risques, le management des technologies de santé et la bio-ingénierie ;

Ce master est ouvert à tout professionnel ou chercheur dans une discipline en lien avec le monde médical : professionnel de la santé, ingénieurs, responsables d’établissements..

L’Ecole des Mines de St-Etienne ouvre un cursus ingénieur à ses étudiants. Les thématiques abordées sont :

  • Biomécanique ;
  • Imagerie ;
  • Biomatériaux ;
  • Nanoparticules ;
  • Ingénierie du soin ;
  • Bio­électronique ;

Les étudiants y sont formés pour développer les technologies de demain en recherche clinique, sciences biomédicales et technologies de la santé comme la télémédecine et l’usage des tablettes tactiles.

Métiers : quel débouché ? En bref.

La question des débouchés se pose. Les ingénieurs en informatique capables de dialoguer et travailler en équipe avec des médecins ou chercheurs en biologie et vice-versa deviennent des cliniciens qui exercent en hôpitaux.

Il est alors possible de continuer en laboratoire sur les thématiques de recherche en bioinformatique et informatique médicale. Par exemple, les projets réalisés actuellement à l’Université de Lille 2 concernent:

  • Les systèmes d’information : étude et développement de la modélisation, l’optimisation et la mise en œuvre d’un Système d’Aide à la Décision pour anticiper la tension de l’hôpital et d’établir des propositions d’évitement de ces tensions;

  • Interface graphique ergonomique : Conception et évaluation de méthodes et d’outils ergonomiques pour faciliter la saisie et le codage de données textuelles et graphiques dans les dossiers médicaux électroniques;

  • Développement d’outils statistiques : l’évaluation de l’impact de l’outil Scorecards (outil développé dans le cadre du projet européen PSIP qui fournit des informations statistiques d’un ou plusieurs service(s) hospitalier(s) donné(s)  sur les Effets Indésirables liés aux médicaments.

On trouvera dans d’autres laboratoires de recherche l’études de la mise en place d’implants,

D’un point de vue hospitalier, les masters décrient précédemment conduisent aux réseaux,  à la direction des systèmes d’information des établissements de santé (hôpitaux, cliniques…) ou au management de ces établissements.

D’un point de vue plus industriel, ces masters conduisent aussi chez les partenaires industriels qui fournissent les technologies, leur expertise ou un service.

 

http://www.dlsante.fr Laboratoire de biologie médicale

http://simonletellier.adiph.fr blog sur les questions informatiques en hôpitaux

http://etudiant.aujourdhui.fr/etudiant/info/sante-les-etudiants-ingenieurs-au-coeur-de-la-recherche.html Les Ecole d’ingénieurs et la santé

http://medecine.u-clermont1.fr/sof/formation/idFormation/17666 Université de Clermont-Ferrand

http://www.centraleparis-sante.com/site/ingenierie_sante/admission_ics/.html Master de l’Ecole Centrale Paris

http://cerim.univ-lille2.fr Université de Lille

Auteurs : Olfa Koubaa & Flore Massoullié
Encadrant : Morgan Magnin

 

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