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Santé et IA - Collecter nos données pour mieux nous soigner ?

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« Aujourd'hui, en France, les certifications de médicaments vont utiliser de plus en plus de données de vie réelle, aussi bien en phase des essais cliniques, qu'une fois qu'il y a une mise sur le marché pour le suivre l’efficacité des médicaments. »

La numérisation des données de santé a eu un impact considérable sur le traitement et la collecte de données essentielles à la réalisation d'études qui vont contribuer à mettre au point de manière plus rapide des nouveaux traitements et améliorer le système de remboursement des patients. Comment nos données de santé sont-elles collectées ? Peut-on refuser de les partager ? Et qui peut s'en servir, ces données qui nourrissent les algorithmes et la recherche ?


Dans ce 7e épisode d’Ex Machina, le journaliste Eric Nahon reçoit :

- Florence Jusot, professeure en sciences économiques à l'Université Paris Dauphine - PSL (LEDa) et chercheuse associée à l'Irdes, l’institut de recherche et documentation en économie de la santé

- Emmanuel Bacry, directeur de recherches CNRS à l'Université Paris Dauphine - PSL (CEREMADE) et directeur scientifique du Health Data Hub

Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", un projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.



Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

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La numérisation des données de santé a eu un impact considérable sur le traitement et la collecte de données essentielles à la réalisation d'études qui vont contribuer à mettre au point de manière plus rapide des nouveaux traitements et améliorer le système de remboursement des patients. Comment nos données de santé sont-elles collectées ? Peut-on refuser de les partager ? Et qui peut s'en servir, ces données qui nourrissent les algorithmes et la recherche ?


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- Emmanuel Bacry, directeur de recherches CNRS à l'Université Paris Dauphine - PSL (CEREMADE) et directeur scientifique du Health Data Hub

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