Option - E-santé

Le domaine de l'E-Santé est liée à l'application, à la médecine, des technologies de l’information et de la communication pour la prestation de soins de santé à distance et l’échange de l’information médicale (ex : réseaux d’imagerie, télédiagnostic, chirurgie à distance assistée par ordinateur, etc.).

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Campus : Dijon
Pré-requis : Filière Instrumentation, Signal et Données

Objectif

Former des ingénieurs généralistes à dominantes électronique et informatique spécialisés dans l’acquisition et le traitement de la donnée dans les secteurs d’activité de l’E-santé et capables :
- d’appréhender l’ensemble d’une chaine de données ;
- de connaitre les différentes normes de déploiement d’un dispositif médical, comprendre le principe de fonctionnement de systèmes de chirurgie robotisés et de domotique médicale ;
- de travailler avec des professionnels de la santé.

Tronc Commun

ESEO Dijon propose un tronc commun aux 3 options du campus de Dijon : E-Santé, Industrie 4.0 et Smart City.

Ce socle théorique et technique aborde les domaines suivants : intelligence artificielle, IHM, Réseaux, Analyse de données, Capteurs, Objets connectés, Cybersécurité, Signaux, images, Base de Données, et bien d'autres.

Unités d’enseignement

Semestre 8

Anglais : 2 ECTS – 24h
Compétences transverses : 2 ECTS – 28h
- QHSE, Green IT, Excel
Projet Instrumentation connectée : 4 ECTS – 56h
- Instrumentation, IoT
Data Sciences et Intelligence Artificielle : 4 ECTS – 56h
- Statistiques pour la Data Science, Classification supervisée et non supervisée, Deep Learning
Computer Vision : 2 ECTS – 28h
Big Data : 2 ECTS – 28h
Projet de Synthèse : 14 ECTS – 219h

Semestre 9

SI & ID : 3 ECTS – 42h
- Système d’information, Infrastructures distribuées
Optimisation des flux : 2 ECTS – 28h
- Optimisation, Algorithmes génétiques
Réalité virtuelle, augmentée et mixte : 2 ECTS – 28h
- Introduction à Unity, Projet RA/RV
Ecosystème en santé : 3 ECTS – 48h
- Système d’information Hospitalier, Parcours Santé Patient, Inititation à la médecine
Applications IA en santé : 4 ECTS – 56h
- Accompagnement d’innovation en santé, Normes et données santé, Réglementation des dispositifs médicaux
Projets de fin d’études : 14 ECTS – 168h
- Intelligence artificielle avancée, Big Data