Les Meet-Ups
Plusieurs experts présenteront un sujet avant d'échanger avec la salle.
Vous trouverez ici les Meet-Ups, leur compte-rendu et les "3 questions à..." que nous avons posées à nos experts.
Meet-Ups passés
28.05.2016 | Remise des prix & Soirée de clôture du Challenge4Cancer
Après 6 mois (182 jours) de travail, 21 000 jeux de données mis en ligne, 800 litres de café et au bas mot 60 paquets de bonbons partagés, la première édition du Challenge4Cancer touche à sa fin. Venez les découvrir et assister à la remise des prix du Challenge4Cancer, qui récompensera les projets les plus aboutis, collaboratifs et visionnaires. À partir de 18h, les portes seront ouvertes au public. Vous pourrez découvrir les projets grâce à une exposition de leurs posters scientifiques et des pitchs rapides des équipes, suivis de la remise des prix et la soirée de clôture avec cocktail dînatoire.
19.05.2016 | Meetup & Workshop in writing collaborative scientific articles - with Authorea
Let's meet for our last meet-up before the Challenge4Cancer's finals on May 28th! We will have the pleasure to welcome Karolina Mosiadz, who works for the collaborative platform Authorea. She will organize the workshop on how to use Authorea in order to write collaborative articles based on contributors work.
30.04.2016 | RAMP 2 (Rapid Analytics and Model Prototyping)
Le RAMP (Rapid Analytics et Model Prototyping) est un outil, développé par le Paris-Saclay Center for Data Science et l'Ecole des Mines, pour la gestion des datathons et des data challenges en format de compétition / collaboration.
Vous travaillerez sur un set de données inédites composé de tout le dataset core d'Epidemium + une partie de la base EpidemiumDB nettoyée par la communauté Epidemium. Vous pourrez développer, tester et optimiser vos modèles prédictifs sur ces données ! Des spécialistes d'épidémiologie seront présents pour vous accompagner sur les aspects médicaux. L'événement sera animé par Djalel Benbouzid, spécialiste du machine learning, qui pourra aussi aider les moins expérimentés d'entre vous. Grâce à un travail en équipe, vous aboutirez, à la fin de la journée, aux meilleurs modèles permettant de prédire la mortalité due au cancer.
14.04.2016 | Meet-Up Méthodes de travail collaboratif 3.0 : les intermédiaires pour faciliter la conception innovante
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7.04.2016 | Meet-up Premières réalisations de la communauté Epidemium
17.03.2016 | Meet-Up À la découverte de la data science + étude de cas en oncologie
Docteur en Mathématiques et Market Manager chez Global Knowledge
Amel Sahli présentera les problématiques adressées par les data scientists et nous dira quelles sont les compétences du data scientist requises par le marché du travail. L'étude de cas concernera les données oncologiques issues des fichiers du répertoire Core du Challenge4Cancer.
01.03.2016 | Un Google 3.0 du cancer : est-ce possible ?
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Alain Livartowski
Médecin à l’Institut Curie Alain Livartowski est médecin à l’Institut Curie - Paris dans le Département d’oncologie médicale coordonné par le Professeur Jean-Yves Pierga. Parallèlement à une activité clinique centrée sur les cancers thoraciques, il coordonne le Département d’information médicale et les projets eSanté au sein de l’Institut Curie. Entre 2000 et 2010, il a coordonné les projets d’informatisation du dossier médical et participé à plusieurs groupes de travail sur le Dossier médical personnel, l’Espace numérique régional de santé ou le Dossier communicant de cancérologie. Co-auteur d’un outil de fouille de données (Prométhée), il est actuellement responsable des développements complémentaires dans le cadre du projet ConSoRe piloté par UNICANCER. Il est responsable au niveau de l’hôpital du projet de structuration des données hospitalières en vue d’assurer l’intégration des données cliniques avec les données issues du Centre de recherche de l’Institut Curie. Il co-coordonne avec la Direction de l’informatique et des systèmes d’information de l’Institut Curie « le projet Big Data clinique ». Il porte le projet myCurie qui a pour objet de fournir aux patients une application leur permettant de disposer d’informations personnalisées sur leur parcours de soins. |
25.02.2016 | Bocal Oncologie et épidémiologie
À presque mi-parcours du challenge, nous réalisons un troisième bocal pour répondre aux questions oncologiques et épidémiologiques des participants afin de les aider dans la progression de leur projet.
18.02.2016 | Meet-Up Analyse des résultats de la RAMP
Après la RAMP : Rapid Analytics and Model Prototyping de samedi dernier, voici le moment de dépouiller les modèles de prédiction du taux de mortalité du cancer qui ont obtenu des scores bien au-delà de nos espérances et de pousser les analyses plus loin.
Après une présentation des résultats globaux (scores, nombre de modèles soumis, etc), nous vous invitons à participer à deux moments de discussion parallèles :
- d'une part, nous faisons appel aux développeurs Python (les modèles ont été développés en Python mais si vous êtes spécialisés R, vous pouvez aussi participer) pour consolider la base et analyser les facteurs de risque des premiers modèles ;
- d'autre part, si vous faites partie de la communauté médicale, venez réfléchir aux questions à poser relativement aux données à partir des variables et co-variables disponibles.
Une belle manière d'appréhender le cancer différemment !
N'hésitez pas à partager l'événement à toute personne susceptible de pouvoir nous aider à avancer dans ces deux voies !
13.02.2016 | RAMP : Rapid Analytics and Model Prototyping
Qu’est-ce qu’une RAMP ? RAMP pour Rapid Analytics and Model Prototyping ! Comment mobiliser un ensemble de Data Scientist afin d'attaquer efficacement un problème de prédiction avec des enjeux cruciaux ? Telle est la motivation derrière le concept du RAMP.
Pendant une journée, des passionnés de data et d'algorithmes de Machine Learning se retrouvent dans un lieu commun pour un mélange entre coopération et compétition.
Après un premier briefing sur la tâche de prédiction en jeu ainsi qu'une description des données mise à disposition, une application web conçue spécifiquement pour le RAMP est mise en place afin de permettre aux participants de soumettre leurs modèles à notre serveur central. Les modèles sont entrainés et évalués sur le serveur puis leur performance est classée dans un tableau que l'on affiche tout au long de la journée.
En plus de l'aspect compétitif, le RAMP met particulièrement l'accent sur la collaboration : tous les participants ont accès aux codes des modèles déjà soumis. Ils peuvent donc les reprendre, les combiner, les améliorer et les soumettre de nouveau. Rapidement, on aboutit à un prototype performant qui résulte des efforts de tout le monde, d'où le nom de l'approche.
Il en découle aussi un fort aspect pédagogique : les participants n'ont pas a être des experts du Machine Learning en venant au RAMP, toutefois, ils en sortent la plupart du temps avec plus de connaissances pratiques et une formation certaine aux principales librairies du domaine.
04.02.2016 | Meet-Up Que se cache-t-il derrière cette ère de l'Open (Big Data, Science etc.) ?
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21.01.2016 | Meet-Up Construire une approche éthique des données ouvertes dans le cadre de la recherche collaborative en santé : enjeux et débat
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14.01.2016 | Bocal Développer, faire progresser, documenter vos projets
Quel est l'ordre du jour de ce 2ème Bocal ?
15.12.2015 | Meet-Up Open data en cancérologie : un cas pratique
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Akpéli Nordor
Doctorant à l’Institut Curie et au Massachusetts General Hospital Akpéli Nordor termine son doctorat d’université en biologie des cancers à l’Institut Curie à Paris, ainsi qu’au Massachusetts General Hospital/Harvard Medical School à Boston. À partir d’open data, il met en œuvre des méthodes informatiques innovantes afin de mieux comprendre la régulation de gènes impliqués dans la gravité des cancers. Akpéli est titulaire d’un diplôme de docteur en pharmacie et d’un master de bioingénierie de l’Université Paris Descartes et ParisTech.
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10.12.2015 | Bocal Projets & constitution d'équipes
Un mois après le lancement du Challenge4Cancer, vous êtes nombreux à nous contacter pour nous poser des questions sur le fonctionnement du programme, à vouloir rejoindre ou constituer une équipe, à avoir envie de tester des idées de projet.
Retrouvons-nous donc à La Paillasse pour une session de travail et d'échanges. Des experts seront présents pour vous aiguiller et répondre à vos questions.
24.11.2015 | Meet-Up Prédire la survie des cancers du poumon de stade précoce
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12.11.2015 | Meet-Up Les modèles d’épidémies sur base de données mobiles
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15.10.2015 | Meet-Up Le Traitement des données de santé, enjeux et réalités
Alexandre Templier
Spécialiste de la Data Science Alexandre Templier évolue depuis plus de 20 ans dans le domaine des Sciences de la Vie. Passionné par les technologies de l'information et l'optimisation des décisions en environnements complexes, il a consacré l'essentiel de sa carrière à mettre les sciences de l'ingénieur au service du monde médical. Co-fondateur et Président de QUINTEN, il est notamment en charge du développement et des partenariats académiques dans le domaine de la Santé.
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06.10.2015 | Meet-Up Ethique et data de santé
Jean-François Thébaut
Cardiologue, membre du collège de la HAS & du comité d'éthique d'Epidemium jusqu'au 31 janvier 2016, démission pour raisons personnelles Cardiologue et membre de la Haute Autorité de Santé où il préside la Commission amélioration des pratiques professionnelles et de la sécurité des patients, Jean-François est spécialiste des questions liées à l'organisation des soins, aux NTICs en santé et à l'évaluation des pratiques médicales.
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