Contenu

Le contenu et les approches pédagogiques de ce module comprennent des éléments de connaissances (cours), des mises en situation pratiques (manipulation d’images médicales, découverte et interaction avec des systèmes d’IA) et des espaces de débat et discussion dont l’objectif principal est d’aider les professionnel-les de santé à comprendre les fondements et enjeux généraux de l’utilisation de l’IA en imagerie médicale, à développer un esprit critique vis-à-vis des forces et limites de l’IA, à accompagner les patient-es et autres professionnel-les dans l’utilisation de l’IA en pratique clinique, en favorisant la sécurité et la prise en charge des patient-es, le workflow clinique et en fondant ces choix sur des preuves lorsque celles-ci sont disponibles, ou sur des recommandations dans divers contextes cliniques.

Contenus d’enseignement

• Fondamentaux techniques de l’IA : de la donnée à la prédiction
• Techniques spécifiques à l’imagerie médicale utilisant l’IA : filtrage, extraction de caractéristiques, segmentation, recalage, classification, acquisition et formation de l’image
• Cadrage législatif : recherche et développement, dispositifs médicaux, responsabilité, éthique
• Domaines d’applications de l’IA en imagerie médicale
• Forces et limites de l’IA
• Positionnements et perspectives professionnels
• ...

Travail personnel

Au cours du module, le-la participant-e réalisera un travail personnel, il-elle :

• Choisit une application IA présente dans sa pratique professionnelle ou si elle n’existe pas s’informe sur une application existante et qui pourrait se retrouver dans sa pratique,
• La compare à d’autres techniques ou pratiques non basées sur l’IA,
• Réalise une recherche bibliographique pour documenter la problématique de santé abordée, si applicable pour caractériser les données probantes en faveur de cette famille d’intervention,
• Documente ou s’informe (dans services partenaires, etc.) de son utilisation durant plusieurs jours afin de poser un regard critique et réfléchir à sa valeur ajoutée dans sa pratique et pour le patient,
• Produit un support selon des consignes précises reportant le travail accompli et ses recommandations concernant l’outil testé ou investigué notamment en lien avec sa pratique professionnelle,
• Fait un retour d’expérience à la classe sur la base de ce support en présentant son travail à l’oral. 

À noter que si le-la participant-e a développé sa propre application IA (généralement sous la forme d’un prototype non certifié), les présents critères s’appliquent également. Il-elle devra toutefois adapter certains éléments, notamment la documentation relative à son intégration et à son usage en pratique clinique, en concertation avec le responsable de module.

Formes d’enseignement

L’approche pédagogique théorique repose sur des cours dont le contenu est en lien avec les compétences mentionnées, des activités en classe inversée et des ateliers pratiques. L’enseignement fera appel à une pédagogie hybride composée d’apprentissages synchrones et asynchrones, et qui implique aussi bien de travailler seul qu’en groupes restreints. Le débat et la discussion seront privilégiés afin de croiser les regards et les pratiques professionnelles.

Des quiz formatifs en ligne guideront le-la participant-e dans l’évaluation de son apprentissage des fondamentaux théoriques, alors que des ateliers pratiques basés sur des solutions informatiques innovantes, expérimentales et cliniques, mobiliseront les connaissances acquises et illustreront de façon concrète l’utilisation de l’IA en imagerie médicale.

Plus-value pour le-la participant-e

• Pallier un manque possible de connaissances ou renforcer sa compréhension sur les fondamentaux et la technique de l’IA
• Mieux appréhender la présence et l’utilisation de l’IA dans sa pratique clinique
• Développer son esprit critique autour des forces et limites l’IA afin d’améliorer sa pratique et renforcer l’émergence de nouveaux rôles

Plus-value pour le lieu de travail

• Mise à niveau des compétences du-de la participant-e souhaitant se former
• Profiter de l’évaluation réalisée par le-la participant-e sur une application IA présente ou à venir dans le lieu de travail
• Connaissance accrue sur le fonctionnement, forces et limites d’une application clinique
• Conseil voire formation auprès des autres collègues

Objectifs

En conformité avec le concept cadre Formation Continue du Domaine Santé, les compétences génériques visées dans ce module sont :

• Démontrer des habiletés professionnelles dans le champ d’expertise spécifique de l’intelligence artificielle (IA) appliquée à l’imagerie médicale et possèder les connaissances nécessaires pour :
  • Comprendre et communiquer les principes fondamentaux et applications de l’IA dans son champ professionnel
  • Identifier, analyser et critiquer les applications d’IA dans sa pratique professionnelle
• Fonder et argumenter ses pratiques autour de l’IA en lien avec l’imagerie médicale sur des données probantes et les bonnes pratiques

Public

Ce Module Libre est destiné aux professionnel-les du domaine de la santé de niveau haute école ou jugé équivalent s’intéressant à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans sa pratique impliquant l’imagerie médicale (radiologie, ophtalmologie, dermatologie, endoscopie, etc.).

Celles et ceux qui ont suivi la toute première volée partagent leur expérience

« Le principal atout de cette formation réside dans sa conception, car pensée pour des professionnels du terrain.

Chaque apport théorique est systématiquement mis en perspective avec des applications concrètes, favorisant ainsi une appropriation durable des connaissances et leur intégration naturelle dans la pratique quotidienne. Je recommande vivement cette formation à tous les TRM intéressés par l’intelligence artificielle et désireux de contribuer activement à son implémentation pertinente et maîtrisée dans la pratique clinique. »

L., technicienne en radiologie médicale en radiodiagnostic (IRM) et médecine légale, en hôpital universitaire.

« J’ai été très satisfait de la formation. Elle m’a permis de mieux comprendre les enjeux, les usages concrets et les limites de l’IA dans notre pratique professionnelle.

Le contenu était clair, structuré et directement en lien avec les réalités du terrain. Je la recommande particulièrement aux TRM, car elle offre une véritable montée en compétence sur un sujet devenu incontournable. Cette formation donne des bases solides pour dialoguer avec les équipes, accompagner les projets et, demain, devenir des référents IA au sein de notre institution. »  

Etienne,TRM en radiodiagnostique, Hopital Riviera Chablais, Rennaz, Suisse.

« Cette formation a été un vrai déclic pour moi. Elle m’a permis de mettre à jour mes connaissances en IA appliquée à la radiologie, dans un contexte de forte évolution de notre métier.

Elle apporte surtout de la clarté sur des notions parfois floues, mais essentielles pour comprendre les transformations à venir. À mes yeux, c’est une formation indispensable pour anticiper l’avenir et évoluer avec confiance dans notre profession. Une formation qui peut également ouvrir de nouvelles opportunités professionnelles à l’avenir. »

Théo, Technicien en radiologie médicale Radiodiagnostic, Clinique Privée.

« Ce module de cours m’a permis d’acquérir des compétences de base essentielles pour débuter dans le domaine de l’IA appliquée à l’imagerie médicale.

Cette formation m’a apporté des repères concrets et m’aide à mieux comprendre les enjeux de ce nouvel axe de ma carrière professionnelle. Mes nouvelles compétences me permettent d’envisager une évolution vers cette nouvelle facette de ma profession et d’y progresser. Je me sens désormais en mesure de poursuivre durablement mon développement dans ce milieu. »

Jérémie, Technicien en radiologie médicale, Médecine nucléaire, Hôpital universitaire public.

Module unique : Intelligence artificielle en imagerie médicale : Fondements et applications - 4 ECTS

120h de charge apprenante
dont 60h d’enseignement obligatoire : synchrone présentiel et à distance + asynchrone obligatoire inter sessions 
et 60h d’apprentissage en autonomie de l’apprenant-e.

• J1 : lundi 08 mars 2027 (journée, présentiel à la HEdS)
• J2 : samedi 20 mars 2027 (matinée, en distanciel)
• J3 : lundi 12 avril 2027 (journée, présentiel à la HEdS)
• J4 : samedi 24 avril 2027 (matinée, en distanciel)
• J5 : vendredi 21 mai 2027 (journée, présentiel à VisionS)
• J6 : évaluation - jeudi 17 et vendredi 18 juin 2027 (journée à distance, 30 minutes par participant-e)

Les dates sont susceptibles d'être modifiées par l'institution de formation en cas de situations particulières.

• Taxe d'inscription : CHF 200.- paiement via l'inscription en ligne
• Coût de la formation : CHF 1'700.-
• N'hésitez pas à demander un "Chèque annuel de formation"  (en cours de procédure d'inscription à l'OPFC)

Peuvent être admis comme candidat-es à la microcertification les personnes qui :

sont titulaires d'un bachelor HES du domaine de la Santé ou d’un titre jugé équivalent par la HES-SO
et
peuvent témoigner d’une expérience professionnelle d’au moins 1 an dans le champ de l’imagerie médicale.

ou

Les candidat-es à la microcertification au bénéfice de titres ES (tertiaire B) du domaine de la Santé ou jugés équivalents par la HES-SO, doivent témoigner d’une expérience professionnelle d’au moins 4 ans dans le champ de l’imagerie médicale.

ou

Les candidat-es à la microcertification au bénéfice de titres du secondaire II suisse ou jugés équivalents par la HES-SO doivent déposer un dossier de candidature selon la procédure d’admission sur dossier. Les personnes soumises à la procédure d’admission sur dossier doivent remplir les conditions cumulatives suivantes :
a) Attester leur aptitude à suivre la formation visée en fournissant au minimum un curriculum vitae, des attestations des formations suivies et des certificats de travail.
b) Attester être au bénéfice d’une expérience professionnelle supérieure de 2 ans à celle demandée aux détenteurs d’un titre du tertiaire B, soit ici de minimum 6 années dans leur domaine professionnel.
c) Démontrer avoir suivi et acquis les connaissances scientifiques ou méthodologiques nécessaires, par exemple en suivant un module méthodologique préalable organisé par les hautes écoles.
Le Comité pédagogique formule un préavis et la décision finale est prononcée par le Comité de pilotage. Le nombre de candidat-es pouvant être admis-es selon ces conditions ne doit pas dépasser 49% des participant-es dans une session de formation. Les frais relatifs à l’admission sur dossier s’élèvent à CHF 500.-.