La eSanté est l’application, à la médecine, des technologies de l’information et de la communication : on parlera de eHealth & Telemedicine. Elle permet entre autre la prestation de soins de santé à distance et l’échange de l’information médicale s’y rapportant. Par exemple : réseaux d’imagerie, télédiagnostic, chirurgie à distance assistée par ordinateur… 

Depuis 2010, le Ministère de la santé a placé la eSanté comme la priorité pour répondre aux déWs de notre système de santé (création de l’ASIP santé, discours oct. 2011 de Nora Bera), et les objectifs du Ségur du numérique en santé ainsi que le plan innovation santé 2030. 

La crise du COVID-19 a également contribué à mettre en avant les suivis de patients par téléconsultation, ainsi que l’utilisation de nombreux outils numériques pour le télétravail.

Les Objectifs

Former l’étudiant ingénieur pour entrer de plein pied dans le monde de l’application des TIC (Technologies de l’Information et de la Communication) à l’ensemble des activités en rapport avec la santé.

Le Contenu Pédagogique

Analyse d’images (1 ECTS)

Savoir utiliser MATLAB/Octave dans le cadre d’une introduction au traitement d’image. Connaître la calibration de la couleur, à la segmentation colorimétrique et à l’analyse morphologique. Connaître la lecture et l’écriture automatisées d’images (traitement par lot), extraction de paramètres et présentations de résultats.

CryptoSecu (1 ECTS)

Dans tous les domaines de la santé, dès lors qu’il y a de la communication (pour actionner des commandes ou pour des échanges de données par exemple), il faut de la sécurisation des données. Savoir mettre en place du chiffrement symétrique et asymétrique, savoir signer des documents numériques, savoir marquer des documents numériques.

Intelligence Artificielle (4 ECTS)

Connaître les différents outils du paradigme de l’Intelligence Artificielle utilisables dans le domaine de la Santé, savoir appréhender les possibilités, les contraintes, les forces et les faiblesses des différents outils de ce paradigme, posséder les connaissances de base théoriques, être initié à la pratique du Deep Learning.

Connaître les différents outils du paradigme de l’Intelligence Artificielle utilisables dans le domaine de la Santé, Savoir appréhender les possibilités, les contraintes, les forces et les faiblesses des différents outils de ce paradigme, Posséder les connaissances de base théoriques et pratiques pour choisir et proposer une solution logicielle basée sur l’un de ces outils à un problème lié au domaine de la Santé. Focus sur 3 outils d’IA en particulier : le Deep Learning et analyse de données, l’Algorithmique Génétique, les Systèmes multi-agents.

SIS : Systèmes d’informations de santé (2 ECTS)

Manipulation & utilisation d’outils et de plateformes de télémédecine, usage des TICs santé, cas d’usage, visites, séminaires, aspects socio-économiques. (mini-projets). Connaître l’organisation générale des systèmes d’informations de santé : interopérabilité/interconnexion, standards, éthique, sécurité, aspect juridique…, les usages de la télémédecine, serveur d’archivage (PACS, HL7, IHE, DICOM…), applications réelles… Réalisation d’un projet/logiciel noté selon un cahier des charges Rédaction d’un protocole de validation selon une méthodologie en V (Cf. GAMP 5 et ISO 62304:2006).

RESOCOM : Réseaux et communication au sein des systèmes d’information médicale (2 ECTS)

Systèmes distribués : virtualisation, distribution homogène, cloud computing. Réseaux : Réseaux Avancés, sécurité dans les communications (Firewall, périmétrique, Intrusion Prévention Système, Intrusion Détection Système, sonde), segmentation de réseaux (Vlan, DMZ), Transport (VPN-SSL, Liaisons Spécialisées),Connaître le domaine de L’IoT (Internet Of Things) et ses applications dans le mode de la santé dans le but de créer des dispositifs médicaux connectés, Savoir appréhender la rédaction d’un cahier des charges d’un objet connecté y compris l’aspect réglementaire, la conception de la solution de bout en bout et le prototypage avec des cartes électroniques de développement. Posséder des connaissances générales sur l’IoT (capteurs, électronique, embarqué, réseau de communication, stockage) et des connaissances spécifiques en lien avec l’IoT pour la santé et notamment l’aspect réglementaire.

Les intervenants

CHUB, ARS, MainCare, Enovacom, industriels, anciens étudiants acteurs de la eSanté et/ou de la télémédecine, Enseignants chercheurs (FEMTO-ST) et Université de Franche-Comté.