Majeure MedTech & Santé en école d’ingénieurs habilitée CTI, diplôme d’ingénieur conférant le grade de master.
La majeure MedTech & Santé forme des ingénieurs à même d’évoluer dans l’écosystème pluridisciplinaire de la technologie pour la santé.
Dispositifs médicaux connectés, télémédecine, intelligence artificielle appliquée au diagnostic, données de santé, biotechnologies : la healthtech transforme le parcours de soin et l’industrie de la santé. La majeure forme des ingénieurs biomédicaux capables de concevoir des dispositifs médicaux complexes, de traiter les données de santé et de maîtriser les normes et réglementations d’un secteur exigeant, au service du patient et des professionnels de santé.
La majeure est labellisée Medicen, un label délivré par la Commission Compétences du pôle de compétitivité santé Medicen Paris Region, qui distingue les formations répondant aux besoins en compétences de l’écosystème healthtech (start-up, industrie, recherche…).
Formation proposée sur le campus de Paris. Alternance possible (FISA).
La majeure repose sur des enseignements mixant sciences du vivant et de l’humain, technologies et intelligence artificielle, réglementation en santé et biotechnologies. Les ingénieurs de cette majeure se positionnent ainsi dans l’interconnexion entre l’humain, la technologie et les professionnels de santé et se retrouvent au cœur de la transformation numérique de la santé et des biotechnologies.
#TECHFORHUMANS, les projets au service de l’humain
Les étudiants s’illustrent dans la réalisation de projets innovants au service de l’humain. La formation scientifique pluridisciplinaire ainsi que les moyens à disposition (FabLab, laboratoire IoT, serveur de calculs deep learning…) permettent de concevoir et développer des prototypes distingués dans les grands concours nationaux et menant à des créations de start-ups : orthèse sur mesure, peau connectée, main artificielle, exosquelette, interface cerveau-machine, IA et handicap, aide à la rééducation…
En 4e et 5e année du cycle ingénieur, les élèves construisent une double expertise en ingénierie et en sciences de la santé. Ils apprennent à concevoir des dispositifs médicaux, exploiter les données de santé et naviguer dans le cadre réglementaire du secteur, dans des enseignements dispensés en anglais.
À l’issue de la majeure, les diplômés maîtrisent le cycle de vie complet d’une innovation en santé : de la conception du dispositif médical à sa mise sur le marché, en passant par la donnée, la réglementation et l’évaluation clinique.
Le label Medicen, délivré par la Commission Compétences du pôle de compétitivité santé Medicen Paris Region, a pour objectif d’identifier les formations répondant aux besoins en compétences de l’écosystème healthtech (start-ups, industrie, recherche, etc.). Ce label offre aux formations labellisées une visibilité accrue auprès des recruteurs healthtech au travers de l’accès au réseau du pôle Medicen, regroupant plus de 500 acteurs privés et publics de l’innovation en santé. Il permet de rapprocher les formations de l’écosystème, de faciliter le recrutement des étudiants (stages, alternance, premier emploi), d’adapter l’offre pédagogique aux besoins en compétences et de favoriser l’émergence de synergies et de partenariats entre les acteurs du secteur.
Ingénieur télémédecine et IoT, Chef de projet système d’information santé, Ingénieur biostatisticien, Chef de projet data santé, Ingénieur R&D, chef de produit DM, Ingénieur qualité et réglementations, Ingénieur développement produits et procédés, Ingénieur conception de dispositifs médicaux, Data scientist life science, ingénieur d’application, Chef de projet R&D, Responsable de la veille scientifique et technique, Responsable des études cliniques, Responsable R&D.
Biology fundamentals : Fondamentaux de biologie pour dialoguer avec les professionnels et chercheurs en santé.
Modeling biological systems : Modélisation des systèmes biologiques pour simuler le vivant et ses mécanismes.
Computational modeling : Modélisation computationnelle appliquée aux problématiques biomédicales.
Medical digital workflow : Workflows médicaux numériques : digitaliser les parcours de soin et les processus cliniques.
Finite element methods : Méthodes des éléments finis appliquées à la biomécanique et aux dispositifs médicaux.
Neuroengineering : Neuro-ingénierie : des interfaces cerveau-machine aux applications neurotechnologiques.
Materials and implants : Matériaux et implants : biocompatibilité et conception des dispositifs implantables.
Health, autonomy and biotechnology : economy and organisation : Économie et organisation de la santé, de l’autonomie et des biotechnologies.
Ethics, quality and regulation : Éthique, qualité et réglementation des dispositifs médicaux et de la recherche en santé.
Telehealth & Health information systems : Télésanté et systèmes d’information de santé : interopérabilité et données de santé.
Data protection management : Protection des données de santé et conformité RGPD des projets medtech.
Product Life-cycle Management (PLM) : Gestion du cycle de vie des produits de santé, de la conception au marché.
Machine Learning : Apprentissage automatique appliqué au diagnostic et à la recherche clinique.
Advanced probability : Probabilités avancées pour la modélisation statistique en santé.
Data Analytics : Analyse des données de santé pour éclairer la décision médicale et industrielle.
Statistical Risk Analysis and Game Theory : Analyse statistique du risque et théorie des jeux appliquées à la santé.
Experimental methodology and biostatistics : Méthodologie expérimentale et biostatistiques pour les études cliniques.
Applied data analysis : Analyse de données appliquée aux problématiques biomédicales concrètes.
Embedded Artificial Intelligence : Intelligence artificielle embarquée dans les dispositifs médicaux connectés.
Sensors and optoelectronics : Capteurs et optoélectronique pour la mesure physiologique et le diagnostic.
Internet of Things : Internet des objets appliqué à la santé connectée et au suivi des patients.
Augmented and Virtual Reality : Réalité augmentée et virtuelle pour la formation médicale et la rééducation.
Robotics : Robotique médicale : assistance au geste, chirurgie et rééducation.
Control Theory : Théorie du contrôle appliquée aux systèmes biomédicaux et aux prothèses.
Computer Vision : Vision par ordinateur pour l’analyse d’images médicales.
HMI and sensory engineering : Interfaces homme-machine et ingénierie sensorielle pour les dispositifs de santé.
Medical computer vision & image processing : Vision par ordinateur médicale et traitement d’images pour l’imagerie diagnostique.
Connected objects and IoT for human health : Objets connectés pour la santé humaine : wearables et suivi à distance.
Additive Manufacturing : Fabrication additive pour les dispositifs médicaux et les implants sur mesure.
Digital Twins : Jumeaux numériques du corps humain et des dispositifs pour simuler et personnaliser les soins.
Digital simulation of ergonomics : Simulation numérique de l’ergonomie pour concevoir des dispositifs adaptés aux usages.
Cheffe de projet transformation numérique en contrat d’apprentissage à l’Inserm
Ingénieure Avant-Vente Pharma & Medtech – Virtual Twin Experience chez Dassault Systèmes
Ingénieur validation en contrat d’apprentissage chez Diagnostica Stago
Ingénieure maintenance des équipements biomédicaux à l’Institut de Recherche Biomédicale des Armées
Alternante en biostatistique à l’Institut de Myologie
Product Owner junior en contrat d’apprentissage chez Therapixel
Apprenti R&D chez Air Liquide Medical Systems
Alternant Ingénieur de laboratoire chez Millipore (groupe Merck)
Apprenti ingénieur en contrat d’apprentissage chez Sopemea
La majeure MedTech & Santé du cycle ingénieur de l’ESILV couvre l’ensemble de l’ingénierie pour la santé : conception de dispositifs médicaux, capteurs et mécatronique, IoT et santé connectée, intelligence artificielle et biostatistiques appliquées aux données de santé, neuro-ingénierie, télémédecine et réglementation des produits de santé. Labellisée Medicen Paris Region, elle est enseignée à 100 % en anglais en 4e et 5e année sur le campus de Paris La Défense, en formation initiale ou en alternance sur 3 ans (FISA), avec des moyens de prototypage dédiés (FabLab, laboratoire IoT, serveur de calcul deep learning). Les diplômés exercent comme ingénieur dispositifs médicaux, ingénieur télémédecine, data scientist life science ou chef de projet data santé auprès des industriels de la santé, des start-ups healthtech, des CHU et des organismes de recherche.
<strong »>Réalisés par les élèves-ingénieurs de 4e et 5e année
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