Café Science Arthur Tenenhaus
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𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐞 𝐝𝐞𝐬 𝐝𝐨𝐧𝐧𝐞́𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐬𝐚𝐧𝐭𝐞́
quelques grands défis
Par Arthur Tenenhaus, Professeur au laboratoire L2S, Chercheur affilié à l’Institut du Cerveau de Paris (ICM) à l’hôpital de la Pitié-Salpêtrière, Co-titulaire de la chaire AP-HP /CentraleSupélec / INRIA
La santé, et plus généralement le domaine du vivant, vit une véritable révolution technologique qui permet des acquisitions de données de plus en plus volumineuses (signaux, images, résultats de mesure, etc.).
À titre d’exemple, citons les données génomiques qui permettent désormais d’explorer l’activité multi-échelle d’une cellule de plus en plus finement. Citons également l’imagerie médicale qui constitue un des piliers de la médecine, que ce soit en médecine et chirurgie conventionnelles ou dans le domaine des neurosciences.
La « révolution des données » impacte tous les domaines du vivant et nous proposons d’explorer quelques défis statistiques / machine learning associés à la fusion de données hétérogènes en santé.
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