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Le projet européen PSIP avait pour objectif de réutiliser des données hospitalières de soins (PMSI, médicaments administrés, résultats d'analyse de biologie médicale) pour détecter automatiquement les effets indésirables du médicament, puis mettre en place un système de prévention des effets indésirables du médicament, basé sur une intelligence artificielle hybride, mélangeant des règles expertes et des résultats de machine learning. Les publications qui en ont découlé ont présenté les succès de ce projet, sans mettre en lumière les difficultés rencontrées. L'objectif de cette présentation est de montrer par l'exemple les difficultés que l'on peut rencontrer dans un tel projet et les leçons apprises, allant de la collecte de données à la transposition en vie réelle des résultats de recherche. Cette présentation mettra in fine l'accent sur une étape essentielle de l'analyse de données, située en amont de l'analyse statistique : l'extraction de caractéristiques, nécessitant de disposer simultanément de connaissances algorithmiques, statistiques, et métier.
Ce webinar participe au GIFT Big Data (Groupement Interdisciplinaire de Formations Thématiques) d'AMU.
