Gouvernance, protection et exploitation des données de santé (DU)

* Prendre en compte les évolutions sur le plan de l’hébergement, de la protection et de la réglementation des données de santé dans le cadre de tout projet intégrant de telles données : loi Jardé, réglementation européenne, hébergement des données de santé (HADS), confidentialité, sécurisation et intégrité de données personnes et médicales. * Définir des plans d’action ou des procédures pour se mettre en conformité par rapport à la gouvernance et à la protection de données de santé. * Maitriser le processus de collecte, d’analyse, de traitement et d’exploitation de différents types de données de santé pour le diagnostic, la prédiction et la décision. * Identifier les problématiques de fusion de données afin de choisir les techniques adaptées aux objectifs.

Compétences juridiques * Appliquer la réglementation européenne en lien avec les innovations du domaine de la Silver économie (protection, hébergement et intégrité des données de santé). * Mettre en œuvre des dispositifs de traitement des données répondant aux droits des personnes et obligations légales. Compétences techniques * Anticiper et repérer les anomalies liées aux systèmes (équipements, capteurs, …) ou à la santé (prévention et/ou alerte) en traitant et en analysant les données de santé. * Modéliser les processus de fusion de données à l’aide de méthodes de type ensemblistes, non paramétriques, classification, apprentissage, … * Créer de la valeur à partir des données massives : solutions innovantes, transfert de la technologie, … * Utiliser les outils d’aide à la décision pour prédire et diagnostiquer les problèmes de santé ou d’évènements liés à l’autonomie des personnes âgées. * C.1 Appliquer la réglementation européenne en lien avec les innovations du domaine de la Silver économie (protection, hébergement et intégrité de donnée de santé). * C.2 Mettre en œuvre des dispositifs de traitement des données répondant aux droits des personnes et obligations légales. * C.3 Anticiper et repérer les anomalies liées aux systèmes (équipements, capteurs, …) ou à la santé (prévention ou/et alerte) en traitant et en analysant les données de santé. * C.4.Modéliser les processus de fusion de données à l’aide de méthodes de type ensemblistes, non paramétriques, classification, apprentissage, … * C.5 Créer de la valeur à partir des données massives : solutions innovantes, transfert de la technologie, … * C.6 Utiliser les outils d’aide à la décision pour prédire et diagnostiquer les problèmes de santé ou d’évènements liés à l’autonomie des personnes âgées.