Masters

Le département IA en santé propose trois options de masters dédiés aux enjeux de santé.

© Epictura / megaflopp

M2 Sciences du Médicament et des Produits de Santé

La Faculté de santé d’Université Paris Cité, avec le concours du département IA en santé, propose aussi l’option « Bioentrepreneurs » dans le master M2 Sciences du Médicament et des Produits de Santé, en formation initiale mais aussi en formation continue.

Destiné à des scientifiques (médecins, pharmaciens, chercheurs), ingénieurs ou profils commerciaux en formation initiale, il s’adresse spécifiquement aux personnes motivées par l’entrepreneuriat dans le domaine biomédical.

L’ambition du programme :

  • Favoriser la culture de la transdisciplinarité dans l’entrepreneuriat en biotechnologies, technologies médicales et e-santé.

M2 MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage)

Le master M2 MVA (Mathématiques, Vision, Apprentissage) est piloté par le département de mathématiques de l’ENS Paris Saclay.

Master unique en France depuis sa création en 1996, il forme aux métiers de recherche, développement et innovation dans le domaine des mathématiques appliquées au traitement des données, des images et des signaux.

En coopération avec la Chaire d’IA en santé, une spécialisation « santé » est proposée :

  • Elle est encadrée par Stéphanie Allassonnière et Nicolas Vayatis, directeur du Master 2 MVA ;
  • Tandis qu’une UE libre permet aux étudiants de travailler en binôme avec un médecin sur une problématique et un jeu de données.

Parcours Données massives en santé du M2 Santé publique

Le parcours Données massives en santé du M2 Santé publique s’inscrit dans la priorité donnée aujourd’hui à l’exploitation des données de santé, liée au développement des entrepôts de données hospitaliers et du système national de données de santé.

Ce parcours vise à former des utilisateurs avertis des méthodes d’analyse de ces données en santé, à des fins de recherche et d’innovation.

Il permet d’aborder les nombreux challenges à relever, comme :

  • La grande dimensionnalité des données ;
  • Les biais inhérents à l’intervention humaine dans la génération des données ;
  • Ou encore la gestion de l’information multi-source.

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