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Soigner plus, gérer moins: la science des données au secours des cliniciens

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Soigner plus, gérer moins: la science des données au secours des cliniciens

 

Objectifs

  • Intégrer la valeur immense du partenariat dans l’intégration de la science des données aux pratiques cliniques et organisationnelles
  • Découvrir le rôle essentiel des clinicien(ne)s comme spécialistes de la science des données dans la mise en place d’un système de santé apprenant 
  • Comprendre comment la production de données de qualité permettra l’implantation de l’intelligence artificielle en santé et services sociaux
  • Explorer les avenues les plus prometteuses de mitigation de l’enjeu de gestion de changement

 

Biographie

Médecin et gestionnaire de formation, Antoine Groulx a occupé différentes fonctions syndicales, administratives et associatives. Il a notamment présidé le Collège québécois des médecins de famille et occupé la fonction de sous-ministre adjoint au ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec où il a oeuvré à l’intégration des services de proximité, à la réflexivité des données et à l’autonomisation des citoyens, décideurs et cliniciens. 

Professeur titulaire au département de médecine familiale et de médecine d’urgence de la faculté de médecine, il conjugue aujourd’hui ses activités administratives, cliniques, pédagogiques et de recherche à celles de père de quatre. 

Médecin de famille à la Clinique Maizerets, un groupe de médecine de famille universitaire ancré dans la communauté de Limoilou, au centre-ville de Québec, il participe activement aux processus d’amélioration continue des pratiques cliniques et organisationnelles.

Directeur général d’Alliance santé Québec, un réseau apprenant de création de valeur et de santé durable, il contribue à l’émergence d’un système de santé appuyé sur les données, la science et les gens. 

Enfin, dans ses fonctions de directeur scientifique de l’Unité de soutien aux systèmes de santé apprenants du Québec, il joue un rôle clé dans la construction d'un système de santé pérenne, avec et pour les patientes, les patients et les ressources humaines qui l’animent.

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The aim of this doctoral thesis is to develop a tool able to automatically provide organs of interest segmentation in computed tomography images using machine learning techniques.

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