Certificat d'université "Éthique et santé" - éthique et données massives

Nous vivons dans une ère qui se définit par des progrès rapides dans la recherche sur les données massives (DM) et l’intelligence artificielle (IA). Parallèlement, il y a eu une véritable explosion des sources de données en santé, incluant les dossiers numériques, les bases de données médico-administratives, les banques de données génomiques, en plus des données collectées directement à partir des individus (industries, médias sociaux, etc.). Il est donc essentiel de tenir compte à la fois des implications sociales, éthiques et juridiques des développements en santé qui utilisent ou vont utiliser des DM et l’IA.

Objectif :
Le cours vise à aider les étudiants de divers domaines à mieux penser en termes d’interdisciplinarité et à agir face aux défis éthiques de l’utilisation des mégadonnées et de l’IA en santé et en société. À ce titre, ce cours se penchera sur les implications sociales, éthiques et juridiques des mégadonnées en santé et de l’intelligence artificielle en soulevant plusieurs approches interdisciplinaires et pratiques à partir d’un regard critique et des stratégies d’action face aux défis émergeants en santé publique.

Compétences visées :

• Penser et travailler en interdisciplinarité ;
• Porter un regard critique sur les enjeux soulevés par l’utilisation des mégadonnées et de l’IA dans le domaine de la santé et ceci, dans  un monde globalisé comprenant ainsi les dimensions « internationale » et « planétaire »;
• Réaliser des analyses éthiques prenant en compte la diversité des perspectives interdisciplinaires entre l’éthique, le légal, le social, l’économique, le scientifique et le politique qui découlent des innovations en gestion des données : collecte, traitement, utilisation ;
• S’interroger sur l’impact à long terme de l’utilisation des techniques de traitement des données et de l'information dans un contexte clinique et scientifique ;
• Réfléchir à l’évolution du rôle de divers professionnels de la santé et des responsabilités dans un contexte où le jugement clinique et  scientifique devient substitué (partiellement ou complètement) et d’effectuer le lien entre ce rôle et la gestion des systèmes de soins et  de santé publique en considérant plusieurs cas de figure
• Développer une vision interdisciplinaire caractérisée par une approche analytique et pratique en lien avec les mégadonnées et l’IA, tout  en démontrant l’importance de l'éthique et en ouvrant des fenêtres d’opportunité pour des collaborations internationales, principalement entre la France et le Québec.
   

• Module 1 : Introduction: éthique, santé et données massives 
• Module 2 : Concepts légaux et éthiques
• Module 3 : Théories, principes et cadres en éthique
• Module 4 : Éthique, santé biomédicale et affluence en données
• Module 5 : Éthique, santé biomédicale et traitement des données
• Module 6 : Éthique, biomédical et technologies émergentes 
• Module 7 : Éthique, santé publique et appareils connectés (IOT) 
• Module 8 : Éthique, santé publique et croisement de données 
• Module 9 : Éthique, santé publique et visualisation des données massives
• Module 10 : Éthique, santé mondiale et vision paramétrique
• Module 11 : Éthique, santé mondiale et gouvernance des données
• Module 12 : Éthique, santé mondiale et intersectorialité
• Module 13 : Éthique, une seule santé et plateformes de données
• Module 14 : Éthique, ÉcoSanté et acteurs sociaux
• Module 15 : Conclusion: éthique, santé et données massives