ECTS
120 crédits
Niveau d'études visé
BAC +5 (niveau 7)
Durée
2 ans
Présentation
Le parcours informatique biomédicale est une formation ouverte aux étudiants en Master 1 Santé Publique, ainsi que comme parcours d’initiation à la recherche pour les étudiants en 2e et 3e année de médecine. Cette formation vous propose d’apprendre à manipuler les outils de traitement de données, de l’obtention des données à la production de rapports d’analyse et web-applications interactives, la réalisation pratique d’analyses statistiques et de modèles d’apprentissage automatisé, sur des données médicales et biomédicales.
Ce programme universitaire fait partie de la Graduate School Artificial Intelligence and Data Science d’Université Paris Cité, liant des cours de master et doctorat à des laboratoires de recherche avancés. La Graduate School forme des spécialistes en Intelligence Artificielle et science des données en mettant l'accent sur l'interdisciplinarité. En savoir plus >
Objectifs
L’objectif de la formation est d’amener les étudiants à un niveau de compétence pratique opérationnel pour l’analyse de données biomédicales et génétiques en utilisant les méthodes statistiques traditionnelles comme les nouveaux outils apportés par l’apprentissage machine.
En particulier, il s’agira de :
- connaître les ressources en accès libre pour la bioinformatique, manipuler et analyser des données génétiques à plusieurs échelles (mutation, voie de signalement, génome complet, population)
- réaliser une web-application mettant en œuvre la manipulation, la visualisation et l’analyse statistique de données médicales
- produire l’analyse d’un jeu de données biomédicales pour proposer un modèle d’apprentissage capable de détecter un phénotype particulier
Programme
La formation s’étale sur 3 semestres.
Le premier semestre est orienté vers les outils de la bioinformatique pour l’analyse de données génétiques en médecine.
Le second semestre porte sur l’utilisation du langage R et ses extensions pour le traitement, l’exploration, la visualisation et l’analyse des données.
Le troisième semestre porte sur les principes et méthodes de l’apprentissage automatisé.
Programme :
Premier semestre : outils de la bioinformatique
- Diagnostic prénatal non invasif: méthode et application
- Mettre en évidence une mutation dans une maladie monogénique
- Initiation à polyweb
- Construction d’un arbre phylogénétique: application en virologie
- Techniques d’expression différentielle
- Mise au point d’une signature moléculaire
- Outils pour l’analyse de données multi-omiques en oncologie
- Techniques d’enrichissement
- • Etude de pathways moléculaires
- Variations populationnelles et analyse génome-entier
Deuxième semestre : langage de traitement de données
- Installation de l’environnement de travail R
- Types de variables, manipulations de base
- Manipulation de données avec le tidyverse
- Visualisation de données avec ggplot2
- Importation de données à partir de sources variées
- Interactivité avec shiny
- Tests statistiques avec R
- Interrogation de bases de données avec SQL
- Statistiques multivariées et modélisation
- Manipulation du texte avec les expressions rationnelles
Troisième semestre : apprentissage automatisé (machine learning) et IA en santé
- Introduction au machine learning
- • Analyse exploratoire de données
- Apprentissage supervisé : régressions
- Apprentissage supervisé : classifications
- Ensemble learning
- Apprentissage non supervisé : clustering
- Sécurité informatique
- Représentation de la connaissance médicale, ontologies
- Réseaux de neurones, deep learning
Sélectionnez un programme
Master 2 Santé publique - Parcours : Informatique biomédicale
Mise à niveau informatique
0 créditsSystème d'information en santé, terminologie et interopérabilité
6 crédits60hReprésentations des connaissances, construction d'ontologies et aide à la décision
6 crédits60hEntrepôts de données en santé et bases de données médico-administratives
6 crédits60hIntelligence artificielle appliquée à la santé : fondamentaux
3 crédits30hConception et évaluation de projet en santé numérique
6 crédits60hAu choix : 1 parmi 2
Contrôle des connaissances
Pour connaitre le détail des modalités de contrôle des connaissances et compétences, nous vous invitons à prendre contact avec l’UFR (voir le lien en savoir+)
Aménagements particuliers
Admission
Modalités de candidature
Droits de scolarité
Les droits d'inscription nationaux sont annuels et fixés par le ministère de l'Enseignement supérieur de la Recherche. S’y ajoutent les contributions obligatoires et facultatives selon la situation individuelle de l’étudiant.
Des frais de formation supplémentaires peuvent s’appliquer au public de formation professionnelle. Plus d’informations ici.
Et après ?
Insertion professionnelle
Taux insertion professionnelle 100%
*Enquête du MESRI sur les diplômés 2019, 30 mois après obtention du diplôme.
|
Effectif des diplômés |
Effectif des répondants |
Taux de réponse |
Part des diplômés en formation initiale |
Part des diplômés en formation apprentissage |
Part des diplômés en formation continue |
|
9 |
7 |
78% |
100% |
- |
- |
|
Part des cadres et des professions intermédiaires |
Part des emplois stables |
Part des emplois à plein temps |
Part des emplois en adéquation avec le niveau d'études |
Part des emplois en adéquation avec la formation suivie |
|
100% |
60% |
80% |
20% |
80% |
Référentiel
Référentiel RNCP
39311
Contacts
- Contact administratif
Dernière mise à jour le 9 octobre 2025
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