Master Santé publique - Parcours : Méthodes et Outils pour les Données des Entrepôts en Santé (ancien libellé : Données massives en santé)

Au cours de mon internat en pharmacie hospitalière, j’ai choisi ce master pour approfondir mon intérêt pour les sciences de l’ingénierie appliquées à la santé. Il m’a permis d’acquérir des compétences en bases de données médico-administratives, machine learning, deep learning et approches statistiques.

En tant que professionnel de santé, j’y ai trouvé une approche essentielle : non pas devenir expert en codage R ou Python, mais avoir les bases sur des scripts de codage pour pouvoir collaborer avec les ingénieurs. Mon mémoire de Master 2 portait sur la détection de signaux en pharmacovigilance à partir de bases médico-administratives et hospitalières, au sein de l’équipe HeKA à Paris Santé Campus. Cette expérience m’a également permis de mieux saisir l’importance du travail interdisciplinaire, clé de la transformation de notre modèle de santé.

Par ailleurs, il est essentiel de notifier que ce master requiert une certaine curiosité et une grande autonomie pour pouvoir profiter au mieux de l’enseignement.

Ce parcours, enrichi par des enseignants de qualité et des projets concrets, me permet aujourd’hui d’exercer en tant que pharmacien hospitalier tout en contribuant à des groupes de travail sur l’IA en pharmacie hospitalière.

J'ai intégré le master M2DMS en complément de mon diplôme d'ingénieur. Le M2DMS est une véritable boîte à outils, offrant un large éventail de techniques et méthodes pour mener des études scientifiques au service de la santé publique. Son programme est dense et exigeant, et m'a permis d'approfondir mes connaissances sur les sujets qui me passionnent. 

Au-delà des enseignements, j'ai particulièrement apprécié la diversité des profils des autres étudiant.es, issu.es d'horizons variés. J'ai aussi beaucoup appris des autres. 

Grâce à cette formation, j'ai pu aborder ma thèse de sciences avec plus d'assurance et de sérénité.

Issu d’un parcours pharmaceutique, ce Master 2 m’a permis de mieux comprendre les notions clés propres aux données de santé, avec leurs spécificité, leur structuration dans les entrepôts de données et leur terminologie propre. La formation offre un large panel de notions et d’outils, notamment en data science et machine learning, pour mieux appréhender ces bases complexes. Avec des profils d’étudiants issus d’un parcours santé ou informatique, certaines notions sont plus intuitives pour certains que pour d'autres. Cela demande de l’autonomie pour approfondir les sujets et faire le lien entre les différentes approches proposées. Mais cela permets aussi de mettre les compétences en commun lors des travaux en groupe comme cela est fait dans les équipes pluridisciplinaires de recherche.

Une formation qui correspondait exactement à mes attentes qui m’a permis d’acquérir des compétences pour travailler avec ces données et en explorer les nombreuses applications.

En tant qu’interne en chirurgie digestive, j’ai choisi de réaliser le Master 2 Données Massives en Santé afin d’explorer un autre type de recherche, axé sur l’analyse de données. À mon sens, la valorisation des données de santé représente un enjeu majeur pour l’avenir de la recherche médicale, et cette formation me semblait être une opportunité idéale pour développer ces compétences.

Le master, d’une durée de trois mois, était structuré en modules d’une à deux semaines, chacun se concluant par un projet avec soutenance. J’ai particulièrement apprécié cet apprentissage par la pratique, qui m’a permis d’acquérir des compétences solides en codage, modélisation et analyse de données. J’ai également développé une véritable capacité à chercher et expérimenter lorsque les solutions ne sont pas évidentes, ce qui est un atout essentiel dans ce domaine.