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Apprentissage automatique et analyse des données de santé

Tenir la promesse

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Le secteur de la santé subit une pression croissante pour garantir un flux constant de données de haute qualité et exploitables.

Les conséquences du non-respect de cet impératif sont néfastes : une mauvaise base de données donne lieu à des résultats dénués de sens et trompeurs.

La visualisation des données a connu un essor considérable pour faire des citoyens des spécialistes des données et permettre au grand public de "voir" la situation dans son ensemble.

Cette culture de santé axée sur les données, alimentée par la pandémie, lui survivra sans aucun doute.

L'accent mis sur la recherche de faits et de chiffres et sur la nécessité de les rendre universellement assimilables aura des conséquences considérables.

La mise en œuvre de ce mandat dépend toutefois de la mise en place de l'infrastructure adéquate, qui va bien au-delà du simple investissement dans la technologie.

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Dans ce webinaire, nous répondrons à quelques questions clés :

  • Quels sont les obstacles à l'obtention de données interopérables de haute qualité qui peuvent être mises à l'échelle et exploitées pour analyse ?

  • Comment la visualisation peut-elle être utilisée pour améliorer la maîtrise des données au niveau mondial ?

  • Dans quelle mesure sommes-nous conscients du lien entre les sources de données et la partialité ?

  • Comment cela influe-t-il sur notre compréhension des déterminants sociaux de la santé ?

  • Comment pouvons-nous exploiter l'apprentissage automatique pour rendre la santé plus efficace et libérer des ressources pour les soins ?

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