22 mai 2015 : Sophie Vulliet-Tavernier (CNIL) Biométrie et protection des données personnelles   Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

10 avril 2015 : Eric Van Ganse (Lyon 1) Adhésion thérapeutique, entre big data et soliloque   Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

18 juin 2015 : Thomas Tursz (institut gustave roussi) Les traitements personnalisés des cancers   Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

20 février 2015 : Dominique Stoppa-Lyonnet (Institut Curie) Tests génétiques en pratique médicale : situation actuelle et perspectives  Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

recherche et innovation et soutien politique sont les grands axes de l'Europe. La pratique médicale va devoir changer. En 2050 plus de 50 % de la population aura plus de 60 ans. On passe d'une médecine réactive à une médecine prédictive. On veut modéliser le corps pour gagner du temps sur la préparation des médicaments. L'Europe en est à son 5ème programme Cadre. La médecine va seconder les technologies. L'Europe participe aussi à des projets pilotes. Elle va utiliser la télévision numérique qui se généralise. SCD médecine nancy 1 mpa
Mot(s) clés libre(s) : Europe, Internet et Pédagogie Médicale, IPM 2007, médecine prédictive, santé, technologies information et communication

10 avril 2015 : Mathieu Quet (IRD) Dispositifs de lutte contre les médicaments illicites et production de flux pharmaceutiques   Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

20 mars 2015 :Nicolas Postel-Vinay (Assistance Publique-Hôpitaux de Paris)Automesure et quantified self : faut-il espérer ou craindre un changement de paradigme pour les soins ?   Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

18 juin 2015 : Frédéric Pierru (CNRS - CERAPS - Lille 2) Ce que la surveillance épidémiologique fait à la santé publique   Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

22 mai 2015 : Nathalie Grandjean (Université de Namur) Le corps ne ment pas : Biopolitiques postmodernes et biométrie   Séminaire interdisciplinaire organisé à l’Institut Français de l’Éducation de l’École Normale Supérieure de Lyon. Responsables : Nicolas Lechopier (Université Lyon1/Institut Français de l’Education ENSL S2HEP EA4148 Lyon) et Marc Billaud (CNRS Institut Albert Bonniot UJF/U823 Grenoble).
Mot(s) clés libre(s) : surveillance, prédiction, médecine, ciblage

Titre : Comment choisir un algorithme d’identification de cas de cancers incidents dans le Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI) ? Une analyse formelle des concepts sur les données du PMSI et du registre du cancer du sein de l’Isère.Résumé : L’utilisation du PMSI pour l’estimation de l’incidence des cancers se heurte à l’imperfection des critères de sélection (algorithmes) des cas, construits de façon empirique parmi les milliers de codes de diagnostics ou d’actes disponibles. Les méthodes d’extraction de connaissances à partir de données (ECD), qui réalisent une exploitation automatique ou semi-automatique de bases de données volumineuses, peuvent permettre de comparer tous les algorithmes se présentant sous la forme d’une conjonction d’attributs.Objectif : Découvrir le ou les algorithme(s) ayant les meilleures qualités (sensibilité, spécificité et valeurs prédictives) pour identifier les cas de cancer du sein incidents parmi les séjours du PMSI.Méthode : Les courts séjours du PMSI de 2001 comprenant un diagnostic de cancer du sein ont été croisés avec les données du registre du cancer de l’Isère qui constituait le gold standard pour identifier les cas de cancer du sein incidents. Une analyse formelle des concepts a permis de calculer la sensibilité, la spécificité et les valeurs prédictives de tous les algorithmes possibles, construits avec les codes de diagnostics et d’actes, l’âge, les établissements et les dates de sortie des séjours.Résultats : Le registre a identifié 825 patientes avec un cancer du sein incident. Le PMSI a identifié 1693 patientes ayant au moins un séjour avec cancer du sein, dont 645 étaient dans le registre. Les algorithmes les plus sensibles recherchaient un diagnostic principal de cancer du sein ou un acte d’anesthésie. Les algorithmes ayant les meilleures valeurs prédictives positives (VPP) associaient mastectomie, curage ganglionnaire, anesthésie générale, passage en salle de réveil et diagnostic principal de cancer du sein. Les diagnostics de tumeurs secondaires correspondaient aux plus basses VPP.Conclusion : Les méthodes d’ECD ont permis de traiter automatiquement tous les algorithmes possibles. Ces résultats permettent de proposer des algorithmes ciblés en fonction de l’objectif recherché (sensibilité, spécifique ou valeur prédictive).Intervenant : GOETZ Christophe (Laboratoire SPI-EAO, Faculté de médecine de Nancy, Vandoeuvre-les-Nancy, France).Conférence enregistrée lors des journées EMOIS 2011 à Nancy. Session : PMSI et épidémiologie II. Modérateurs Eliane ALBUISSON (CHU de Nancy) et Gilles CHATELIER (Association Robert Debré – Paris).Réalisation, production : Canalu U/3S, CERIMES
Mot(s) clés libre(s) : algorithmes, cancer du sein, ECD, EMOIS Nancy 2011, fouille de données, PMSI, valeurs prédictives positives, VPP