Master Ingénierie de la Santé

  • Durée: 4 semestre(s)
  • Accessible en: M1, M2, M2 contrat de professionnalisation  // Formation initiale, Formation continue
  • Langue(s) d'enseignement: Français
  • Niveau de diplôme requis à l'entrée: BAC+3
  • Niveau de diplôme validé à la sortie: BAC+5


Le programme

Les enseignements du Master « Data Science pour la Santé » doivent promouvoir une pensée et une  approche translationnelle, afin de fournir des connaissances et savoir-faire susceptibles d’être appliqués pour aider le secteur biologie-santé ainsi que la médecine en pleine mutation. Les étudiants issus de formations initiales variées peuvent tirer profit des enseignements puisque le Master a été structuré pour assurer : 

  • une remise à niveau en fonction de l'origine disciplinaire de chaque étudiant ; 
  • un partage de connaissances les uns avec les autres ; 
  • les apprentissages dans un cadre pluridisciplinaire plutôt que dans un silo spécialisé. 

Master 1 Ingénierie de la Santé, parcours "Data Science en Santé"

Semestre 1

  • BCC 1 Identifier, analyser les enjeux en ingénierie de la santé et pour la santé 12 crédit(s)
    • UE 1 Bases disciplinaires "Disciplines de Santé" 6 crédit(s)
    • UE 2 Bases disciplinaires "Informatique" 6 crédit(s)
    • UE 3 Bases disciplinaires "Mathématiques et Biostatistique" 6 crédit(s)
  • BCC 2 Mettre en place une stratégie pr optimiser systèmes de santé/de travail et la qualité de l’envrt 3 crédit(s)
    • UE Séminaires 3 crédit(s)
  • BCC 3 Concevoir études,analyser des données quantitatives/qualitatives en santé et ds monde du travail 12 crédit(s)
    • UE 1 Outils & Humanités 6 crédit(s)
    • UE 2 Statistique & Données massives de santé (1) 6 crédit(s)
  • BCC 4 Interagir avec le monde socio-professionnel et de la recherche 3 crédit(s)
    • UE Expertise fonctionnelle et langues (1) 3 crédit(s)
  • BCC 2 Mettre en place une stratégie pr optimiser systèmes de santé/de travail et la qualité de l’envrt 3 crédit(s)
    • UE Séminaires 3 crédit(s)
  • BCC 3 Concevoir études,analyser des données quantitatives/qualitatives en santé et ds monde du travail  12 crédit(s)
    • UE 1 Disciplines de Santé (1) 6 crédit(s)
    • UE 2 Informatique & Données massives de santé (1) 6 crédit(s)
  • BCC 4 Interagir avec le monde socio-professionnel et de la recherche 15 crédit(s)
    • UE Projet de l'étudiant  15 crédit(s)
  • BCC 1 Identifier, analyser les enjeux en ingénierie de la santé et pour la santé 6 crédit(s)
    • UE Disciplines de santé (2) 6 crédit(s)
  • BCC 2 Mettre en place une stratégie pr optimiser systèmes de santé/de travail et la qualité de l’envrt 3 crédit(s)
    • UE Séminaires 3 crédit(s)
  • BCC 3 Concevoir études,analyser des données quantitatives/qualitatives en santé et ds monde du travail 9 crédit(s)
    • UE 2 Monétisation & Valorisation des Données de santé 3 crédit(s)
    • UE 1 Statistique & Données massives de santé (2) 6 crédit(s)
  • BCC 4 Interagir avec le monde socio-professionnel et de la recherche 12 crédit(s)
    • UE 2 Expertise fonctionnelle (2) 3 crédit(s)
    • UE 3 Langues (2) 3 crédit(s)
    • UE 1 Informatique & Données massives de santé (2) 6 crédit(s)

BCC 4 Interagir avec le monde socio-professionnel et de la recherche 30 crédit(s)

  • UE 1 Spécialités : métiers du "Health Data Scientist" 3 crédit(s)
  • UE 2 Mémoire 15 crédit(s)
  • UE 3 Projet de l'étudiant 12 crédit(s)

Parcours Data Science en Santé (DSS)

La science des données vous interpelle à l'ère du big data ? Vous souhaitez prendre part aux prises de décision dans le domaine de la santé à travers l'analytique des données massives ? Vous souhaitez vous former à un métier d'avenir alliant santé, machine-learning, et intelligence artificielle ?

Avec le parcours "Data Science pour la santé" en partenariat avec Polytech' Lille, vous deviendrez de véritables spécialistes dans les domaines du big data, du machine-learning et de l'intelligence artificielle appliqués au domaine de la santé !

Le parcours "Data Science pour la Santé » du Master Ingénierie de la Santé" a pour objectif de former des professionnels de haut niveau, capables de faire face aux enjeux de l’exploitation des données massives de santé, afin d’en exprimer le potentiel au maximum.

Il s’agit pour ces experts en sciences de la donnée de santé, non seulement de disposer des connaissances et savoir-faire nécessaires à la conception et implémentation d’une architecture « big data » mais aussi l’exploitation pertinente de l’information grâce à la maitrise de l'analytique de grands volumes de données afin d'en tirer des avantages pour le secteur de la santé et des sciences du vivant.

Le Master « Data Science pour la Santé » est le résultat d'une collaboration entre le monde académique et le monde socio-professionnel. Le Master a reçu le soutien de grandes institutions à l’instar de Bayer HealthcareSoladisFlorimond-DesprezGenes Diffusion ainsi que d’Eurasanté et le Pôle Nutrition Santé Longévité. En outre, il bénéficie de l’appui de l’Agence française de la santé numérique (ASIP-santé) et du think tank international le « Healthcare Data Institute », qui sont des partenaires privilégiés de cette formation.

L’équipe pédagogique est composée d’enseignants, denseignants-chercheurs de l’Université de Lille (ILIS, Polytech’Lille) et de professionnels des données de santé des différentes organisations parties prenantes de ce master. La participation de ces professionnels se fera sous la forme d’enseignements directs, de séminaires, et surtout grâce à leur implication dans les stages et/ou projets de thèse professionnelle en partenariat avec les universitaires.

A l’issue de la formation, le data scientist en santé d’un profil polyvalent est doté d’une triple compétence :

  • Maîtrise de l’ingénierie (Intelligence Artificielle, Machine-learning, Big data, statistique) dans toutes ses phases (collecte et extraction des données de santé, visualisation, traitement du signal et des images, fouille de données) et toutes ses composantes (des technologies jusqu’à l’éthique)
  • Maîtrise du domaine de la santé, des sciences du vivant dans ses enjeux (organisation, grandes problématiques de santé, la médecine et les industries pharmaceutiques et agro-alimentaires) et ses composantes (médecine, santé des populations, industries)
  • Capacité à concevoir, gérer un projet « data » et surtout à communiquer ses résultats pour éclairer la prise de décision de santé, qu’elle soit clinique, industrielle ou de santé publique.