L'intelligence artificielle dans les diagnostics génétiques à Pamiers
Le biologiste de demain devra savoir interpréter non seulement des données génétiques, mais également les résultats produits par des algorithmes d'intelligence artificielle. De l'analyse des variants à la prédiction du risque génétique, l'IA redéfinit déjà les pratiques de la génomique clinique. Cette formation vous apporte les clés pour comprendre cette révolution technologique, dialoguer avec ces nouveaux outils et anticiper les évolutions majeures de votre métier.
Durée
2 jours, 14 heures
Localité
Pamiers (09100)
Financement
Modalité
Prochaines sessions INTRA possibles dans votre LBM sur Pamiers
Charte qualité Bioformation
Chez Bioformation, nous proposons des dates tout au long de l'année
Objectifs
Comprendre les principes de l'intelligence artificielle appliquée à la génomique clinique afin d'évaluer ses apports, ses limites et ses perspectives dans l'interprétation des données génétiques et l'aide à la décision médicale
Utiliser des outils d'IA pour analyser et interpréter des données de séquençage génétique
Intégrer l'IA dans la pratique diagnostique en maîtrisant ses limites, ses biais et son cadre réglementaire
Programme
Distinguer les bases de l'intelligence artificielle en génétique
Introduction à l'intelligence artificielle
- Définitions : IA, Machine Learning, Deep Learning
- Fonctionnement général des algorithmes
- Différences entre automatisation, statistiques et IA
Concepts fondamentaux en IA appliquée à la santé
- Données structurées et non structurées
- Apprentissage supervisé / non supervisé
- Réseaux neuronaux et modèles prédictifs
Environnement réglementaire
- IA en santé : cadre européen et français
- Confidentialité des données génétiques
- RGPD et données sensibles
Décrire les données génétiques utilisées par les algorithmes
IA et diagnostic moléculaire
- Détection automatisée de variants
- Classification des mutations
- Priorisation des variants pathogènes
IA et séquençage nouvelle génération (NGS)
- Optimisation des pipelines bioinformatiques
- Analyse de données de séquençage massif
- Réduction du bruit et amélioration de la précision
Bases de données génomiques
Interpréter des cas cliniques avec l'ia
Cas pratiques en oncogénétique
- Identification de mutations somatiques
- Analyse de biomarqueurs tumoraux
- Interprétation clinique assistée
Cas pratiques en maladies rares
- Corrélation génotype-phénotype
- Priorisation des gènes candidats
- Diagnostic différentiel assisté
Cas pratiques en diagnostic prénatal
- Détection d'anomalies génétiques
- Analyse prédictive
- Limites d'interprétation
Analyser les limites et enjeux réglementaires
- Biais
- Explicabilité
- Protection des données
- IA Act
- Validation clinique
Évaluer l'intégration de l'ia dans les pratiques de laboratoire
Cas d'usage
Retour d'expérience
Organisation du laboratoire
Perspectives métier
En savoir plus
Avis et satisfaction
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(1) Cout pédagogique journalier distanciel
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