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Séminaires

Code UE : USR237

  • Cours
  • 6 crédits

Responsable(s)

Mounia N. HOCINE

Public, conditions d’accès et prérequis

un bon niveau en statistique et en programmation
une curiosité et envie de s'approprier des outils IA dans le domaine de la santé au sens large

Objectifs pédagogiques

Partager un savoir-faire et une expérience terrain d'experts dans le domaine
 voici la liste des intervenants professionnels experts terrain dans le domaine de la science des données de santé pour la session 10/24 – 02/25 :
  • Pierre-Antoine Gourraud qui partagera avec vous son expertise dans le développement d’outils d’intelligence artificielle (IA) pour :
  • la gestion d’entrepôt de données hospitalières des patients (clinical data warehouse; data warehousing; natural language processing, SNDS,...)
  • L’exploitation des données de vie réelle et l’aide à la décision médicale, etc.
Tout en appuyant l’importance et la démarche à suivre pour faire de la clinique des données de santé dans des conditions de sécurité de transparence et de validité propices à la recherche
  • Emmanuel Pham qui partagera avec vous son savoir-faire sur l’utilisation de l’IA dans le domaine pharmaceutique, notamment :
  • les conditions de bonne utilisation d'un modèle pour le développement d'un nouveau médicament,
  • la place grandissante de la modélisation mécanistique dans le développement pharmaceutique
Enseignants-chercheurs du Cnam :
  • Mounia N. HOCINE, biostatisticienne : Machine Learning pour orienter la décision managériale et la gestion des risques en santé 
  • Philippe Rigault, informaticien : Database design et SQL
  • Michel Cruccianu, mathématicien : techniques de machine learning, big data
  • Josselin Noirel, bioinformaticien : analyse des données génomiques
  • Aurélien Latouche, biostatisticien : analyse des données de survie des patients
  • Béatrice Arruabarrena : communication et éthique à l’ère du numérique

Modalité d'évaluation

Un QCM

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

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Intitulé de la formation Certificat de spécialisation Intelligence Artificielle en Santé
Type Certificat d'établissement
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Lieu(x) Paris
Entrée Sans niveau spécifique
Intitulé de la formation Type Modalité(s) Lieu(x)

Contact

Cnam Entreprises
292 rue saint martin
75003 PARIS 03
Tel :01 58 80 89 72
entreprises@lecnam.net
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