Science des données et santé

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À propos du cours

Les développements récents en science des données, apprentissage automatique (machine learning) et apprentissage profond (deep learning) permettent de traiter et d’analyser les données provenant, entre autres, du domaine de la santé. Ces nouvelles méthodes permettent de développer de nouveaux outils d’aide à la décision pour les professionnels du domaine de la santé, comme par exemple l’aide au diagnostic de maladies par imagerie médicale, les soins de santé personnalisés, la découverte de nouveaux médicaments ou encore une meilleure analyse des risques.

Développé en collaboration avec le Mila et l’IRIC, ce cours présente :

  1. Les concepts fondamentaux en science des données, en apprentissage automatique et profond appliqués au secteur de la santé;
  2. Une introduction aux outils informatiques;
  3. Des applications concrètes de ces méthodes et outils à différents domaine de la santé.

Le contenu sera présenté à l’aide de vidéos pédagogiques présentés par des experts scientifiques : Tristan Sylvain, Gaétan Marceau-Caron, Jeremy Pinto, Margaux Luck, Joseph Paul Cohen et Tariq Daouda.

Requis

Une formation ou expérience de base dans un domaine de la santé (biologie, médecine, sciences infirmières, sciences vétérinaires …) ou en science (mathématiques, informatique, génie …) est recommandée mais non obligatoire.