Gestion de l'information médicale

Compétences

(cfr Profil d’enseignement

Du Master en Sciences

de la Santé Publique

Objectifs pédagogiques GEST-L5310

1.1. Décrire un enjeu ou un problème de santé publique dans son contexte (historique, politique, socio-économique, organisationnel, environnemental, culturel…)

Comprendre la notion et les enjeux de l'interopérabilité sémantique

1.2. Présenter les tendances de l'état de santé des populations et leurs déterminants (sociaux, économiques, comportementaux, biologiques, physiques, culturels, environnementaux, organisationnels…)

Comprendre le lien entre codification médicale et financement hospitalier

1.3. Faire le lien avec les fondements scientifiques, l'histoire et les principaux éléments et stratégies des Sciences de la santé publique

Avoir un niveau de base de connaissance de la terminologie SNOMED_CT

1.4. Utiliser les concepts, les modèles scientifiques et les stratégies développés dans différentes disciplines (médicale et paramédicale, mais aussi biostatistique, droit, économie, sociologie, psychologie, anthropologie, pédagogie, épidémiologie, management, sciences politiques, communication, ...) et dans différents secteurs (santé, mais aussi social, éducation, agriculture, urbanisme, ...)

Connaître le flux et le traitement de l'information médicale: entrée, stockage, transformation, échange

1.5. Distinguer les principales parties prenantes et leurs rôles / leurs fonctions dans le domaine de la santé publique aux niveaux local, national et international

Comprendre la notion et les enjeux de l'interopérabilité sémantique

1.6. Estimer les effets des stratégies politiques, sociales et économiques sur la santé et les systèmes de santé aux niveaux local, national et international

Appréhender les sources d'information et la finalité de la codification médicale

1.7. Interpréter les enjeux de santé publique selon une approche systémique et une vision globale

* Comprendre et mesurer les enjeux relatifs au Big Data médical

* Connaître le cadre légal et les principes de base de la sécurité de l'information médicale

2.1. Utiliser des données et des résultats basés sur des preuves scientifiques pour la planification de politiques, programmes et projets de santé publique

Comprendre la notion et les enjeux de l'interopérabilité sémantique

2.4. Appliquer des mécanismes de planification participatifs favorisant des politiques et des programmes inclusifs, prenant en compte la diversité des populations et des contextes

Comprendre la notion et les enjeux de l'interopérabilité sémantique

4.1. Elaborer un protocole de recherche en mobilisant les connaissances et méthodes de santé publique

Connaître le flux et le traitement de l'information médicale: entrée, stockage, transformation, échange

5.3. Mobiliser les ressources, les techniques et les technologies appropriées dans un souci d’efficacité et d’efficience

Etre capable de rédiger des spécifications fonctionnelles réalistes dans un cahier des charges relatif à l'archivage de données médicales

5.7. Collaborer au sein d’une équipe selon le partage des charges et les dynamiques de groupe

Etre capable de gérer un projet d'archivage de données médicales

8.2. Rédiger des documents suivant le format (rapport scientifique, note technique, note de synthèse, poster de conférence, article scientifique, article de divulgation…) le mieux adapté au public (groupes cibles, décideurs, grand public, chercheurs…) et aux objectifs visés (sensibiliser, informer, conseiller …)

Etre capable de rédiger des spécifications fonctionnelles réalistes dans un cahier des charges relatif à l'archivage de données médicales

8.3. Communiquer oralement suivant le format (présentation, échange, entretien, reportage audio-visuel, …) le mieux adéquat au public et aux objectifs visés

Appréhender les sources d'information et la finalité de la codification médicale

9.1. Mettre à jour régulièrement ses connaissances et ses pratiques à partir des résultats de ses travaux et des leçons tirées de l’expérience, à partir de nouvelles preuves scientifiques et à travers des formations continues

Comprendre et mesurer les enjeux relatifs au Big Data médical