LEARNING FROM HEALTH DATA Présentation

Développer les compétences pour la transformation numérique des soins de santé

À propos

Programme

Comité de pilotage

Témoignages d'étudiants

Cours d'été

Programme divisé en deux parties :

À distance : 1 → 9 septembre 2022
FACE À FACE : 12 → 16 septembre 2022

Programme

Mot de bienvenue du directeur

Améliorer la médecine de précision par l'analyse des données médicales et de santé

La production de données de santé issues de la prise en charge des patients dans un environnement médical mais aussi par le biais d'objets connectés ou de grandes bases de données nationales a ouvert le nouveau concept de santé numérique et a donné corps au concept de médecine de précision qui prend en compte la spécificité et la variabilité des maladies de chaque patient et lui propose ainsi le traitement le plus adapté.

Les outils d'intelligence artificielle, grâce à leur capacité à traiter de grands ensembles de données provenant de sources diverses (médicales, environnementales, épidémiologiques...) et à établir un " sens médical " à ces données, sont devenus une pierre angulaire de cette médecine de précision. Elles permettent de promouvoir une approche multidisciplinaire et intégrative de la santé pour répondre aux défis de l'incidence croissante des maladies chroniques et de l'émergence de pathologies infectieuses à risque pandémique. Ils ont également renforcé l'implication du patient qui devient acteur de sa prise en charge, grâce aux données en temps réel qu'il peut générer.

Dans ce contexte, l'école d'été Learning from Health Data est un programme d'apprentissage accéléré proposé par l'Université Grenoble-Alpes et l'ESI Archamps, qui a pour but d'immerger les étudiants diplômés (Master et Doctorat) et les professionnels en début de carrière dans le domaine des sciences, de l'informatique et des soins de santé dans un mélange stimulant de cours théoriques sur les méthodes d'IA appliquées aux données médicales et de santé, ainsi que des sessions pratiques où les étudiants développent des produits et services médicaux innovants pour résoudre les défis non satisfaits des soins de santé.

En tant que professeur titulaire d'hématologie à l'hôpital Grenoble Alpes (CHUGA) et responsable d'un master intitulé "AI4onehealth" à l'université Grenoble Alpes (UGA), je suis pleinement conscient des enjeux médicaux et informatiques de la santé numérique et de la médecine de précision.

Pascal Mossuz
Directeur de l'apprentissage à partir des données sur la santé

Médecin, docteur en biologie, et professeur à l'Université Grenoble-Alpes

À propos de l'école

Mission

Enseigner des sujets avancés liés à l'informatique et à l'analyse des Big Data pour la santé et le bien-être.

Renforcer l'innovation et la conscience entrepreneuriale des participants.

Couvrir les besoins les plus critiques en matière d'infrastructures informatiques pour une vie saine et le bien-être dans des domaines tels que :

Acquisition de données
Plateformes de calcul
Architectures de stockage des données
Approvisionnement et gestion de l'informatique
Réseaux et communication

Défi

Les étudiants travailleront sur un seul défi pendant l'école : Présenter le business model de votre start up, nouvellement créée pour développer et mettre en œuvre un outil prédictif qui pourrait permettre d'établir les liens entre la survenue d'un cancer et certains facteurs de risque liés à la trajectoire du patient.

Programme

Divisé en deux parties :

Format à distance : L'objectif de cette première partie en ligne est de fournir aux étudiants les bases théoriques nécessaires aux sessions interactives qui auront lieu en face à face. Elle comprendra des méthodes d'analyse des données de santé, des connaissances médicales sur le cancer, une discussion en direct afin de bien comprendre l'objectif du défi, et quelques connaissances de base sur les I&E. Une session interactive avec les enseignants de la partie "bateau entrepreneur" sera également prévue pour permettre aux étudiants de discuter des points de connaissance qui leur posent des difficultés et aussi d'aborder la question du défi sur sa partie I&E.
Format FACE-TO-FACE : Donner l'opportunité aux étudiants de travailler sur des données de santé (séance pratique/tutoriels, exercices, etc.) - Initier les étudiants aux notions d'entrepreneuriat - Stimuler les capacités de création et d'innovation des étudiants via un challenge - Favoriser les interactions et le partage entre les étudiants à travers le travail en équipe et les différentes séances pratiques.