University College London (UCL)
MRes en soins de santé basés sur l'intelligence artificielle
London, Royaume-Uni
Master
DURÉE
2 ans
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Sep 2026
FRAIS DE SCOLARITÉ
GBP 33 000
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
Ce programme se concentre sur l'intersection entre l'intelligence artificielle (IA) et la santé, formant les étudiants au développement et à l'application d'outils d'IA pour améliorer les pratiques médicales. Vous explorerez des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'analyse de données et les technologies numériques utilisées dans les systèmes de santé. Ce cours vise à offrir aux étudiants une expérience pratique des données médicales réelles, les aidant à comprendre comment l'IA peut soutenir le diagnostic, le traitement et la prise en charge des patients. Il prépare les étudiants à occuper divers postes dans la recherche médicale, l'informatique médicale et le milieu clinique en développant de solides compétences techniques et une compréhension des systèmes de santé.
Le programme met l'accent sur les compétences pratiques et de recherche, encourageant les étudiants à explorer des solutions innovantes aux défis du secteur de la santé. Vous découvrirez les aspects éthiques et juridiques de l'IA en médecine, garantissant ainsi une utilisation responsable de la technologie. Ce cours s'adresse à ceux qui souhaitent faire progresser leur carrière dans l'innovation en santé, qu'ils soient déjà dans le domaine médical ou issus de la science des données. Il permet aux étudiants de contribuer à des environnements de santé modernes, basés sur l'IA, en alliant expertise technique, connaissances médicales et compréhension éthique.
Bourses d'études UCL
Plusieurs bourses sont disponibles pour les étudiants de troisième cycle, notamment la bourse UCL Masters pour les étudiants britanniques et la bourse UCL Global Masters pour les étudiants internationaux. Cliquez sur le lien ci-dessous pour rechercher, via l'outil de recherche de bourses, les bourses auxquelles vous pourriez être éligible. Votre département universitaire pourra également vous fournir plus d'informations sur les financements.
Bourses externes
Les agrégateurs en ligne tels que Postgraduate Studentships, Scholarship Search, Postgraduate Funding and International Financial Aid et College Scholarship Search contiennent des informations sur une variété de programmes externes.
Si vous avez des circonstances particulières ou une origine ethnique ou religieuse particulière, il est conseillé de rechercher des bourses d'études ou des subventions qui s'y rapportent. Certains programmes sont très spécifiques.
Financement pour les étudiants handicapés
Les étudiants de master qui ont un handicap peuvent obtenir un financement supplémentaire pour les frais supplémentaires qu'ils engagent pour leurs études.
Enseigner et apprendre
Différentes méthodes d'enseignement et d'apprentissage sont utilisées pour favoriser un apprentissage efficace et s'adapter à différents styles d'apprentissage. Parmi les méthodes pédagogiques courantes utilisées dans le programme, on trouve l'enseignement interdisciplinaire, l'enseignement magistral, les séances de codage pratique, l'enseignement interactif, l'apprentissage par projet et l'apprentissage collaboratif. L'utilisation de ces méthodes varie selon la matière et les objectifs du programme. Notre programme éducatif intègre un mélange de ces méthodes pour répondre aux divers besoins des apprenants et créer une expérience d'apprentissage complète.
Les méthodes d'évaluation sont des éléments essentiels d'un programme éducatif, car elles évaluent la compréhension, les connaissances, les compétences et l'application des concepts par les étudiants. Les méthodes d'évaluation pouvant être utilisées dans le cadre du programme comprennent les examens, les travaux dirigés, les examens de codage, les projets collaboratifs, les présentations et les questions-réponses, les propositions de recherche, la rédaction de mémoires, ainsi que les quiz et tests en ligne.
Le recours aux méthodes d'évaluation varie selon la nature du programme et la matière. Une combinaison équilibrée de types d'évaluation garantit une évaluation appropriée des capacités et des styles d'apprentissage variés des élèves, tout en offrant une compréhension globale de leurs progrès et de leurs acquis.
Pendant le MRes à temps plein, quatre heures du temps d'un étudiant sont consacrées à des travaux dirigés par semaine et/ou six à huit heures de cours magistraux par semaine, et 20 à 24 heures supplémentaires d'études indépendantes par semaine.
Modules
À plein temps
Compte tenu de la diversité des parcours des étudiants du Master en Reconnaissance, issus à la fois des domaines cliniques et informatiques, nous proposons un programme complet d'apprentissage et de formation par projets. Les étudiants peuvent commencer par un module Python au premier trimestre, puis approfondir leurs connaissances en science des données de santé aux deuxième et troisième trimestres. Les étudiants ayant déjà une expérience en IA peuvent également perfectionner leurs compétences grâce au projet « Méthodes de données » et « Projet d'IA en groupe » aux premier et deuxième trimestres, suivi de cours avancés en apprentissage automatique, statistiques et génétique au troisième trimestre.
Les étudiants qui suivent le programme à temps plein devront obtenir 180 crédits au cours de l'année universitaire.
À temps partiel
Les étudiants à temps partiel ont la possibilité de choisir le moment de leurs études pour les trois modules optionnels et le module obligatoire du Journal Club. En deuxième année, ils se concentreront principalement sur le module obligatoire de rédaction de mémoire, qui constitue l'objectif principal du programme.
Les étudiants qui suivent le programme à temps partiel devront obtenir 180 crédits sur deux années universitaires.
Modules obligatoires
- Journal du club d'intelligence artificielle dans le domaine de la santé
- Mémoire sur les soins de santé basés sur l'intelligence artificielle
Modules optionnels
- Principes de la science des données de santé
- Méthodes de données pour la recherche en santé
- Statistiques avancées pour la recherche de documents
- Apprentissage automatique dans les soins de santé et la biomédecine
- Programmation avec Python pour la recherche en santé
- Génétique computationnelle des soins de santé
- Apprentissage automatique avancé pour les soins de santé
- Projet de groupe sur l'intelligence artificielle dans les soins de santé
- Recherche d'informations et exploration de données
Veuillez noter que la liste des modules présentée ici est indicative. Ces informations sont publiées longtemps avant l'inscription et le contenu et la disponibilité des modules sont susceptibles d'être modifiés.
Après avoir réussi 180 crédits, vous obtiendrez un MRes en soins de santé basés sur l'intelligence artificielle.
Ce que ce cours vous apportera
- Étudiez dans une université classée 9e au monde (QS World University Rankings 2025), 6e au monde en matière de santé publique (ShanghaiRankings 2023) et classée numéro un pour la puissance et l'impact de la recherche en médecine, santé et sciences de la vie (REF 2021).
- Bénéficiez de l'excellence de UCL tant en sciences computationnelles qu'en recherche biomédicale, en innovant dans l'IA.
- Soyez supervisé par des cliniciens et des chercheurs en IA de renommée mondiale dans des domaines liés à vos recherches.
- Travaillez dans un environnement réel, intégré au sein des hôpitaux, vous permettant d'acquérir une compréhension pratique de la valeur et des limites des ensembles de données et des compétences translationnelles requises pour mettre les systèmes en pratique.
- Avoir l'opportunité non seulement d'appliquer l'IA aux soins de santé, mais également d'appliquer les soins de santé à l'IA, en générant de nouveaux ensembles de données ouverts à grande échelle, stimulant l'innovation méthodologique dans l'IA.
- Devenez un futur leader dans la résolution des défis les plus urgents en matière de santé grâce aux solutions d’IA les plus innovantes.
La base de votre carrière
Nous attendons de nos diplômés qu'ils restent dans le domaine de l'IA et de la santé. Suivant les traces de leurs prédécesseurs encadrés par nos superviseurs expérimentés, ils se lanceront dans une brillante carrière universitaire et industrielle. Ils pourront ainsi accéder à des doctorats dans des universités prestigieuses, décrocher des postes dans des entreprises de haute technologie spécialisées dans la santé et travailler dans des services de santé comme le NHS.
Employabilité
Les caractéristiques distinctives de notre programme nous permettent de former des diplômés prêts à :
- Concevez des solutions adaptatives et réactives qui utilisent l’IA pour gérer la complexité.
- Innover à tous les niveaux de soins, des services communautaires aux hôpitaux spécialisés.
- Être à l’aise pour travailler avec les patients et les professionnels et répondre à leurs commentaires.
- Apprécier l’importance de répondre aux besoins de santé plutôt que de créer une nouvelle demande.
Réseautage
Les départements de recherche UCL IHI collaborent avec des organisations du secteur associatif et gouvernementales, ainsi qu'avec les médias, aux niveaux national et international, afin de maximiser l'impact de leurs travaux au-delà de la communauté universitaire. Les étudiants sont encouragés à effectuer des stages auprès d'organisations compétentes, sous réserve des financements disponibles. Les membres du personnel collaborent également étroitement avec des universitaires d'institutions internationales de premier plan.