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Optimisation et e-santé

  • ECTS

    6 crédits

  • Composante

    Sciences Fondamentales et Appliquées

  • Période de l'année

    Semestre 2

Description

L'optimisation consiste à modéliser, à analyser et à résoudre analytiquement ou numériquement les problèmes nécessitant de minimiser ou maximiser une fonction sur un ensemble. L'optimisation joue un rôle important en statistique notamment pour l'estimation du maximum de vraisemblance d'une distribution.

Les dimensions suivantes de la e.santé sont abordées :

- Du système d'information de santé à la e.santé (Evolutions, définitions, gouvernance-pilotage, enjeux, prospectives)

- Les aspects réglementaires et juridiques

- Les aspects médico-économiques (Financements, contractualisations, modèle économique)

- Infrastructure, outils-équipements et sécurité

- Démarche et accompagnement du changement (Besoins, projet médical, Ressources humaines, management, formation,...)

- Retours d'expériences (MSSanté, Télémédecine, Coordination-parcours de santé)

Les activités de mise en situation reposant sur des outils professionnels porteront sur (14h):

Des outils d'échanges et de partage de données (MSSanté, WebDCR, PAACO), des outils d'imagerie (PACS,...) plateformes de télémédecine

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Objectifs

Cette UE a pour premier objectif d'introduire les principales dimensions de la e-santé et de manipuler des outils professionnels. Elle est coordonnée par le Chef de projet e-santé du Centre Hospitalier Henri Laborit. Elle a comme second objectif d'introduire l'étudiant à la problématique et aux outils du calcul différentiable en dimension finie. Le cas de l'optimisation sous contraintes d'égalité ou d'inégalité sera mis en avant, ainsi que le cas de l'optimisation convexe.

Rédaction d'un dossier de synthèse, rédaction de comptes rendus et présentations orales

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Heures d'enseignement

  • Optimisation et e.santé - TDTD10h
  • Optimisation et e.santé - CMCM24h
  • Optimisation et e.sante - TPTP6h
  • Optimisation et e.santé - PPDPédagogie par projet10h

Compétences visées

A l'issue de ce cours l'étudiant devra maîtriser des notions essentielles en optimisation différentiable dans Rn, dans le cas général et dans le cas convexe.  Il  aura mis en oeuvre quelques algorithmes d'optimisation.

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Liste des enseignements