Gestion de la Qualité des Données en Santé

📋 Plan du Cours

1. Qualité des données & impact
2. Dimensions & métriques
3. Sources & types de données
4. Problèmes & gestion de la qualité
5. Méthodes d'amélioration & nettoyage
6. Évaluation & contrôle qualité
7. Données médicales & spécificités
8. Impact sur apprentissage automatique
9. Processus & stratégies d'assurance
10. Observabilité & surveillance

📖 1. Qualité des données & impact

🔑 Notions clés & Définitions

• Qualité des données : Mesure de la pertinence, de la fiabilité, et de l’exactitude des données pour leur usage prévu. Elle influence directement la performance des modèles d’IA et la prise de décision.
• Dimensions de la qualité des données : Critères permettant d’évaluer la qualité, tels que l’exhaustivité, la précision, la cohérence, la disponibilité, la complétude, la représentativité, etc.
• Indicateurs de qualité (metrics) : Méthodes quantitatives pour mesurer chaque dimension, comme le taux de complétude, le taux d’erreur, la cohérence, la véracité, etc.
• Impact de la mauvaise qualité : Données inexactes ou incomplètes peuvent entraîner des erreurs de diagnostic, des estimations de risque erronées, et une dégradation des performances des modèles d’IA.
• Gestion de la qualité : Processus d’identification, d’évaluation, de correction et d’amélioration continue des données pour garantir leur adéquation à l’usage.

📝 Points essentiels