Optimiser la performance hospitalière avec l'intelligence artificielle et les données — Formation certifiante | Formationsubventionnee

De la théorie à la pratique : Optimiser la performance hospitalière avec l'intelligence artificielle et les données met l'accent sur les cas d'usage réels.

Cette formation professionnelle s'adresse aux responsables d'établissements de santé, directeurs médicaux et administratifs, ainsi qu'aux professionnels de la santé publique souhaitant intégrer l'intelligence artificielle et les méthodes avancées d'analyse de données dans leur stratégie de gestion. L'objectif est de fournir des outils concrets pour optimiser les processus métiers, anticiper les crises sanitaires et améliorer la qualité des soins tout en maîtrisant les coûts. Méthodes pédagogiques axées sur des cas réels, ateliers pratiques et retours d'expérience, garantissant une application immédiate dans votre environnement professionnel.

Objectifs

• Comprendre les principes de l'IA et du machine learning appliqués aux données de santé", "Maîtriser les méthodes d'analyse prédictive pour anticiper les flux patients et les besoins en ressources", "Optimiser les processus métiers grâce à des tableaux de bord décisionnels en temps réel", "Évaluer l'impact économique et organisationnel des solutions IA dans un établissement de santé", "Développer une stratégie d'intelligence artificielle alignée sur les objectifs médicaux et administratifs"]

Programme

[{"module": "Fondamentaux de l'IA et des données pour la santé", "content": "Introduction aux concepts clés : IA, machine learning et big data en contexte médical. Présentation des cas d'usage concrets (ex : optimisation des lits, gestion des rendez-vous, prévention des erreurs médicamenteuses). Analyse des sources de données internes et externes : DMP, SIH, données sociales et environnementales. Identification des opportunités d'amélioration par secteur (urgence, chirurgie, soins critiques).", "duration_hours": 2}, {"module": "Analyse prédictive et gestion des flux", "content": "Méthodologies pour construire des modèles prédictifs : régression, forêts aléatoires, réseaux de neurones. Atelier pratique sur l'analyse des données hospitalières (ex : durée moyenne de séjour, taux d'occupation)

Modalités

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Tarif : Sur devis , finançable OPCO

Cette formation est dispensée par BusinessDigital.fr, organisme certifié Qualiopi (NDA 84692529769).