Master mention sante publique parcours methodes et outils pour les donnees des entrepots en sante - 2eme annee
Université Paris Cité
Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
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Prix
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Durée
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Niveau visé
Niveau > BAC + 5
Localité
En présentiel
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Objectifs
Aujourd'hui, les entrepôts de données de santé constituent une mine d'or pour améliorer la santé de la population et couplés aux techniques d'intelligence artificielle promettent de révolutionner la médecine. Des investissements de plusieurs centaines de millions ont été faits au cours des 10 dernières années pour développer ces entrepôts en France. Le manque de professionnels formés limite cependant leur utilisation, alors que les besoins sont exponentiels. Ce parcours de Master vise à former des experts en Santé Publique maitrisant les outils statistiques et informatiques qui leur permettront de répondre aux défis de l'utilisation des données des entrepôts en Santé, qu'il s'agisse du plus grand entrepôt en France, le système national des données de santé (SNDS), ou des entrepôts hospitaliers et thématiques (suivi de cohortes…).
Les connaissances de base en épidémiologie, biostatistique, recherche clinique et informatique médicale constitueront le socle des compétences à acquérir qui seront mises en perspectives avec des cas d'usage autour des entrepôts de données. Elles seront complétées par les outils spécifiques autour de l'intelligence artificielle nécessaire pour utiliser pleinement les données des entrepôts. Plus précisément, les thèmes suivants seront abordés : traitement automatique de la langue, fouille de données, détection de signal en pharmacovigilance, essais cliniques in silico, apprentissage et survie.
Former des data-scientists avec une double compétence en épidémiologie/biostatistiques et en intelligence artificielle comprenant les enjeux des entrepôts de données de santé
Les connaissances de base en épidémiologie, biostatistique, recherche clinique et informatique médicale constitueront le socle des compétences à acquérir qui seront mises en perspectives avec des cas d'usage autour des entrepôts de données. Elles seront complétées par les outils spécifiques autour de l'intelligence artificielle nécessaire pour utiliser pleinement les données des entrepôts. Plus précisément, les thèmes suivants seront abordés : traitement automatique de la langue, fouille de données, détection de signal en pharmacovigilance, essais cliniques in silico, apprentissage et survie.
Former des data-scientists avec une double compétence en épidémiologie/biostatistiques et en intelligence artificielle comprenant les enjeux des entrepôts de données de santé
Programme
Semestre 3 :
Semestre 04
Stage
30 crédits
- Entrepôts et bases de données médico-administratives
6 crédits - Techniques avancées d'analyse de données massives structurées et textuelles
6 crédits - Visualisation de données massives en santé
3 crédits - Apprentissage en grande dimension
6 crédits - Méthodes avancées en survie
3 crédits - Pharmaco-épidémiologie
3 crédits - Analyse spatiale et systèmes d'information géographique en santé
3 crédits
Semestre 04
Stage
30 crédits
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