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Elsevier
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Symposium Intelligence Artificielle 2019

Etat de l’art des publications scientifiques, résultats du baromètre « IA, Big Data et aide à la pratique : perception et maturité des décideurs » et enseignements tirés des retours d’expérience

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IA, big data et aide à la décision en santé : de la théorie aux preuves, scientifiques et terrain

Mardi 3 décembre 2019 de 9h à 16h30

Institut Curie – Paris 5ème

Etat de l’art des publications scientifiques, résultats du baromètre « IA, Big Data et aide à la pratique : perception et maturité des décideurs » et enseignements tirés des retours d’expérience

En quelques mots

Alors que l’édition 2018 adressait les sujets « théoriques » de définition, de limites et de rappels essentiels sur l’importance de l’humain et du sens, l’édition 2019 du Symposium Elsevier « IA, big data et aide à la décision en santé : de la théorie aux preuves, scientifiques et terrain » tentera de répondre aux problématiques suivantes :

  • Qu’attendent les décideurs de l’IA et du Big Data ?

  • Quelles sont les expérimentations réelles menées ?

  • Comment inscrire l’IA dans la gouvernance d’un établissement de santé et pour quels bénéfices ?

Un événement en partenariat avec

Un événement en partenariat avec

La matinée sera consacrée à la gouvernance des projets, avec la présentation des résultats du baromètre Décideurs et IA en santé, l’intervention des acteurs nationaux de la e-santé, puis les témoignages des décideurs qui ont choisi d’investir dans ces nouveaux domaines.

L’après-midi sera consacrée aux domaines cliniques d’application de l’IA en santé, puis des témoignages sur deux grands domaines d’application : le management du parcours patient et l’oncologie.

Programme

Comment venir?

Institut Curie : 12 rue Lhomond, 75005 Paris

Ligne 7, station Place Monge - Ligne 10, station Cardinal-Lemoine

Ligne B, station Luxembourg

Lignes n°24, 21, 27

Parking 18/19, Rue Soufflot

Accédez à Cartes opens in new tab/window

Retour en images sur le Symposium Elsevier du 11 Décembre 2018

Aide à la décision clinique, IA et Big Data à l’hôpital : impacts et limites vus par les médecins

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