ML4HOR

Apprentissage automatique pour les résultats de santé avec R

ML4HOR

Apprentissage automatique pour les résultats de santé avec RPrédiction

16 heures · 8 séances 21/09 – 04/10/2026 150€ (1500 MAD)

Description du cours

ML4HOR offre une introduction pratique à l’apprentissage automatique pour la recherche sur les résultats de santé avec R. Le cours couvre le flux complet d’apprentissage supervisé et explore le clustering comme extension finale pour le phénotypage des patients, la découverte de sous-groupes, et l’analyse exploratoire des données de santé.

Le cours met l’accent sur la validation, la prévention des fuites de données, les mesures de performance appropriées, la calibration, l’interprétabilité, la pertinence clinique, et le rapport reproductible.

Objectifs d’apprentissage

À l’issue de ML4HOR, les participants seront capables de :

1. formuler des questions d’apprentissage automatique en recherche sur les résultats de santé ;
2. préparer des jeux de données tabulaires de santé pour l’analyse ML ;
3. ajuster des modèles supervisés ;
4. évaluer des modèles par validation par rééchantillonnage ;
5. régler et comparer les modèles de manière équitable ;
6. évaluer la discrimination, la calibration et l’utilité clinique ;
7. interpréter les modèles ML avec des méthodes d’explication globales et locales ;
8. appliquer le clustering au phénotypage des patients et à la découverte de sous-groupes ;
9. distinguer prédiction, clustering et estimation causale ;
10. produire un rapport ML reproductible avec Quarto.

Calendrier

N°	Sujet
1	Introduction au ML pour les résultats de santé & flux de travail R/Quarto
2	Rééchantillonnage et mesures de performance
3	Modèles linéaires et régularisés
4	Arbres, forêts aléatoires, boosting & ensembles
5	Réglage des hyperparamètres, sélection et comparaison de modèles
6	Calibration et utilité clinique
7	Interprétation des modèles, explicabilité & clustering pour le phénotypage
8	Pipeline ML de bout en bout et mini-projet

Informations pratiques

Public

Chercheurs, doctorants, cliniciens, professionnels de la santé publique, analystes de données

Prérequis

R de base et culture statistique recommandés, comme couvert dans BIOSTATR

Format

Séances en direct, diapositives, notebooks, jeux de données, exercices

Horaire

Lun/mer/ven 18h00–20h00, dim 10h00–12h00 (heure du Maroc)

Outils

R, RStudio, Quarto

Évaluation

Mini-projet Quarto reproductible

Étape suivante

SURV4CR ou METAR

MHDSR · Formateur : Imad El Badisy, PhD · elbadisyimad@gmail.com · S’inscrire → · ← Retour au catalogue