Aller au contenu Aller au menu Aller à la recherche

UE6 - Fouille de données, sémantique et aide à la décision

accès rapides, services personnalisés

Rechercher

Recherche détaillée

UE6 - Fouille de données, sémantique et aide à la décision

PRÉSENTATION PÉDAGOGIQUE DE L’UE : OBJECTIFS ET CONTENU

a) Objectifs pédagogiques
  • Acquérir les connaissances de base sur les systèmes de traitement et les méthodes de fouille de données (data mining), avec un volet lié aux données massives, l’apprentissage superficiel et profond (deep learning) ainsi que la sécurité (anonymisation, cryptage …) des données des systèmes de santé.
  • Acquérir les connaissances de base sur la représentation des connaissances en médecine. Introduction à l’intelligence artificielle et à l’ingénierie des connaissances (historique, modélisation, méthodes de résolution de problème). Les principales méthodes de représentation des connaissances (règles, logiques, frames,...). Les terminologies en médecine, les ontologies en médecine, les langages et les éditeurs pour les ontologies, les raisonneurs.
  • Acquérir les connaissances de bases sur les systèmes décisionnels en médecine. L’inflation des connaissances médicales, l’erreur humaine. Approches méthodologiques pour les systèmes d’aide au diagnostic (approches Bayésiennes, systèmes experts, théorie de la décision sous incertitude) ; exemples d’applications. La recherche d’informations thérapeutiques, les guides de bonne pratique.
b) Fonctionnement et contenu

 

Cette UE doit permettre aux étudiants qui la suivent d'acquérir des compétences sur les bases de données, données massives, la fouille de donnée et les approches de l’Intelligence Artificielle en médecine, en particulier les terminologies/ontologies et l'aide à la décision en médecine. Elle abordera 3 thématiques bien identifiées : (1) traitement des données - bases de données et fouille des données (incluant les données massives), (2) sémantique médicale - terminologies/ontologies (incluant des éléments de traitement automatique de la langue) et (3) aide à la décision - intelligence artificielle et systèmes experts. L’introduction sera commune aux 3 thématiques puis les cours se décomposeront de manière à définir pour chaque champ disciplinaire les bases de connaissances théoriques pour la réalisation d’un projet d’étude bibliographique unique. Les projets seront réalisés en groupes pluridisciplinaires pour favoriser les interactions et permettre de compenser d’éventuels manques disciplinaires via un travail en commun de recherche et de synthèse. L’étude sur projet se fera sous la forme d’un tutorat. 2 heures de TD seront consacrées à la constitution des groupes et à la répartition des sujets de mémoires (résumé du sujet, bibliographie, contact tuteurs) ainsi qu’à la définition des objectifs du projet. Cette étude sur projet donnera lieu à la remise d’un rapport écrit et d’une soutenance orale commune aux 3 thématiques. Les travaux pratiques, illustrant les 3 thématiques abordées dans cette UE, permettront aux étudiants de réaliser des bancs expérimentaux et donneront lieu à une évaluation individuelle. Enfin, l’examen écrit qui surviendra à l’issue de cette UE sera individuel.

 

DESCRIPTIF DE L’UE


Nombre de crédits : 9 ECTS

Volumes horaires globaux :

  • Cours : 42 heures,
  • Travaux pratiques : 24 heures (6 séances de 4 heures),
  • Projet tuteuré : 24 heures (projets de recherche bibliographique).

Barème total/100 :  

  • Mémoire /15,
  • Oral /15,
  • Compte rendu de TP /30,
  • Examen écrit /40.

Période : S6

Responsables


Jean Charlet
INSERM / LIMICS
Jean.Charlet@upmc.fr

Marie-Christine Jaulent
INSERM / LIMICS
marie-christine.jaulent@inserm.fr

Ferdinand Dhombres, MCU-PH
Hôpital Armand Trousseau
ferdinand.dhombres@aphp.fr

Secrétariat


Aurore Gilet
DGFIP, Tour Zamansky, 20ème étage, Bureau 2006, BC 601
Tél : 01 44 27 25 56
aurore.gilet@upmc.fr

 

Code de l’UE: 3HS61



03/07/17