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La qualité des données de santé ? Pour qui ? Pour quoi ? Comment s'y prendre ?

Présenté par

Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique

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Conférences midi

Cette conférence est organisée dans le cadre du Cycle de midi-conférences sur la gouvernance des données organisée par la professeure Anne-Sophie Hulin dans le cadre des travaux de la Chaire Justice sociale et intelligence artificielle – Fondation Abeona / ENS / OBVIA.

La diversité des sources de données dites de « vie réel » promet d’améliorer les capacités à soutenir non seulement la recherche, mais aussi les politiques de santé, la gestion et la pratique clinique. La réalisation de cette promesse nécessite l’utilisation combinée de données provenant de toutes les sources d’information (et pas uniquement celles hospitalières ou de médecine de ville) pour une description détaillée de l’état clinique des patients. La confiance dans ces données n’est pas encore acquise. Il existe en effet une remise en question croissante des analyses (incluant les prédictions par les algorithmes d’intelligence artificielle) issues de ces données, la transparence est nécessaire tout au long du processus de l’utilisation de la donnée, de la manière dont elle est collectée et intégrée à la manière dont elle est analysée. La qualité de la donnée est ainsi centrale. Ce webinaire discutera des enjeux de cette notion de « qualité des données » au vue de la grande diversité des acteurs (producteur et utilisateur des données) et des besoins d’analyses. Seront ainsi aborder les questions: comment concilier les différents besoins en matière de qualité de données ? et comment améliorer la transparence des analyses grâce à notre capacité à mieux identifier des données de vie réel de qualité?

Activities

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Featured project

Student member : Gabriel Couture

This project consists of establishing good practices in health data management and building a software infrastructure in order to apply them.

We have developed pipelines that allow daily recovery of brachytherapy treatment data in order to calculate and store their dosimetric indices in a database dedicated to research. These indices are essential for planning radiotherapy treatments and for estimating their quality.

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