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Big data et fouille de données en santé

Code UE : EGS209

  • Cours
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Mathieu NARCY

École de la Santé École du numérique et de l'IA

Public, conditions d’accès et prérequis

Niveau Bac+4
Disposer de connaissance de base en statistiques

Objectifs pédagogiques

  • Présenter les principales sources de données de santé en distinguant les données structurées et les données non structurées.
  • Comprendre les enjeux éthico-juridiques résultant de la mobilisation des données de santé.
  • Comprendre et mettre en oeuvre les principales de méthodes de data mining.
  • Initier au text mining.
  • Connaître les principales représentations graphiques des données.

Compétences visées

  • Connaissance des principales bases de données structurées et non structurées disponibles dans le domaine de la santé et leurs conditions d'accès.
  • Savoir mettre en œuvre la réglementation dans le cadre de la protection des données de santé.
  • Savoir mettre en oeuvre les principales méthodes de data mining.
  • Savoir analyser des données sous forme de texte.
  • Savoir représenter grahiquement les données mobilisées.
 

Mots-clés

Contenu

Partie 1 : Présentation des principales sources de données de santé
  • Les données médico-administratives et le SNDS
  • Les cohortes et les données d'enquête
  • E-santé et le dossier patient informatisé
  • La réglementation des données de santé
Partie 2 : Les méthodes de fouille de données appliquées à la santé
  • Data mining
  • Text mining
  • Datavisualisation
 

Modalité d'évaluation

Contrôle continu avec réalisation d'un projet
 

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Contact

Equipe pédagogique Métiers de la santé
292 rue Saint Martin
75003 Paris
secretariat.gesms@lecnam.net

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