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Machine Learning en Santé

Code UE : USR235

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable(s)

Mounia N. HOCINE

Public, conditions d’accès et prérequis

Avoir des bases en statistique, épidémiologie et informatiques

Objectifs pédagogiques

Offrir un savoir-faire sur la pertinence de l'utilisation des algorithmes d'apprentissage statistique en Santé
Applications 360° dans le domaine de la santé 
Voir le contenu de l'US Séminaire, qui contient des expertises concrètes 

Compétences visées

  • Description et pratique des outils de machine learning
  • Illustration de leur utilisation pertinente en pratique ainsi que leurs limites
  • Travaux pratiques sous R et Python

Contenu

Introduction au Machine Learning, à l’IA et à IA-Explicable en santé. Mounia N. Hocine
Utilisation SQL et Python : gestion et analyse des données de la pandémie COVID-19 : Mounia N. Hocine
Techniques de réduction de dimension : Mounia N. Hocine
Algorithmes d’apprentissage supervisé et prédiction d’un événement santé indésirable : Mounia N. Hocine
Hackathon : conception d’outil d’aide à la décision en greffe d’organes : Mounia N. Hocine
Algorithmes d’apprentissage non supervisé et détection de regroupements ou d’anomalies : Mounia N. Hocine
Comment maîtriser les enjeux éthiques et réglementaires ? Gouvernance, anonymisation et sécurisation des données de santé : Béa Arruabarrena 
Traitement des comptes rendus médicaux et classification des documents : Audreu Duval
Comment les outils de machine learning peuvent améliorer l’aide à la décision en gestion et prévention des risques liés au travail et à l’environnement ?
Journal-club : Apport des algorithmes d’IA par rapport aux méthodes classiques : Mounia N. Hocine
Techniques de Deep Learning pour des données image et capteur : Marin Ferecatu 

Modalité d'évaluation

QCM
Data Challenge

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Intitulé de la formation Certificat de spécialisation - Intelligence Artificielle en Santé
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75003 PARIS 03
Tel :01 58 80 89 72
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