Science des données et santé

Science des données et santé

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.

Prérequis - Condition d'accès

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.

Modalités de Validation

Le cours est gratuit. Cependant, une attestation vérifiée sera disponible au coût de 75$ pour tous ceux qui auront complété avec succès les diverses activités. L'attestation indique le nombre d'heures de formation X heures) créditable entre autres à l'Ordre des Ingénieurs du Québec.

Contenu

Développé en collaboration avec le Mila et l'IRIC, ce cours présente : Les concepts fondamentaux en science des données, en apprentissage automatique et profond appliqués au secteur de la santé; Une introduction aux outils informatiques; Des applications concrètes de ces méthodes et outils à différents domaine de la santé.

Méthodes Pédagogiques

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.

Institution / Organisme :
IVADO, Mila, Université de Montréal


Dates :
00:00 ,
01/09/2019 - 30/12/2031


Equipe pédagogique

Bengio, Yoshua Professeur titulaire à l’Université de Montréal, directeur scientifique de l’Institut des algorithmes d’apprentissage de Montréal (MILA) Lemieux, Sébastien Chercheur principal, IRIC, Université de Montréal; Professeur IVADO, Département de biochimie et médecine moléculaire, Université de Montréal Margaux Luck, PhD Scientifique en recherche appliquée Transfert Technologique, Mila Tariq Daouda, PhD Chercheur de la relève Institut de recherche en immunologie et en cancérologie (IRIC) Joseph Paul Cohen, PhD Chercheur postdoctoral Mila, Université de Montréal Tristan Sylvain, MSc Étudiant au doctorat Mila, Université de Montréal Gaétan Marceau Caron, PhD Scientifique en recherche appliquée Transfert Technologique, Mila Jeremy Pinto, MASc Scientifique en recherche appliquée Transfert Technologique, Mila

Langues

Français

Durée

6H

En cours

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Coût Formation

Gratuit

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