Notre équipe sera prête pour vous accueillir, vous guider et répondre à vos questions.

Mot de bienvenue de la part du Fondateur de CITADEL et du Directeur de la recherche et de l'innovation du CHUM

Volet 1 : Préparation et mise en qualité des données
Modérateur: Pascal St-Onge, Gestionnaire CITADEL

Olivier Bodenreider, Directeur par intérim du Centre national Lister Hill pour Communications biomédicales, NIH Objectifs d'apprentissage 1. Introduction au métathésaurus Unified Medical Language System (UMLS) 2. Modèle lexical de la synonymie 3. Apprentissage automatique de la synonymie

Volet 1 : Préparation et mise en qualité des données

Anne-Sophie Charest, Professeure agrégée, Département de mathématiques et de statistique, Université Laval, Centre de recherche en données massives, Université Laval Objectifs d'apprentissage 1. Se familiariser avec les différentes approches de génération de données synthétiques pour la confidentialité. 2. Comprendre l'idée du compromis utilité-confidentialité et avoir une idée de comment l'opérationnaliser. 3. Se sensibiliser à l'impact de l'utilisation d'un jeu de données synthétique sur les analyses statistiques subséquentes.

Volet 1 : Préparation et mise en qualité des données

Jean Noel Nikiema, Professeur adjoint département de gestion, d'évaluation et de politique de santé École de santé publique, Université de Montréal/ co-directeur Lab TNS Transformation numérique en santé / Chercheur Centre de recherche en santé publique, Université de Montréal et CIUSSS du Centre-Sud-de-l’Île-de-Montréal Objectifs d'apprentissage 1. Connaître les approches classiques et nouvelles en matière de qualité des données, à la lumière des besoins émergents. 2. Identifier les avantages et les inconvénients des systèmes de représentation des connaissances. 3. Comment réconcilier les diverses attentes en matière de qualité des données?

Volet 1 : Préparation et mise en qualité des données
Modératrice: Rima Bouchakri, Spécialiste de données CITADEL

Julie Hussin, Professeure associée Département de médecine, Université de Montréal et chercheuse à l'Institut de Cardiologie de Montréal (ICM), Professeure IVADO Objectifs d'apprentissage 1. Introduire l’importance du minage de données en recherche en santé. 2. Comprendre les forces et faiblesses actuelles des approches en intelligence artificielle utilisant des données moléculaires de patients. 3. Présenter les défis éthiques reliés aux biais des approches d’intelligence artificielle en médecine de précision.

Volet 4 : Encadrement de l’IA et évaluation des impacts
Modérateur: Dr Michaël Chassé, Directeur scientifique CITADEL

Dr Puja Myles, Directrice Clinical Practice Research Datalink (CPRD) Agence de réglementation des médicaments et des produits de santé (MHRA), UK Objectifs d'apprentissage 1. Pourquoi l'explicabilité de l'IA est-elle importante ? 2. La différence entre une IA transparente, interprétable et explicable. 3. Approches de la science des données utilisées pour l'explicabilité de l'IA et comment elles se comparent lorsqu'elles sont testées avec utilisateur final clinique.

Volet 1 : Préparation et mise en qualité des données

Heng Li, Directeur laboratoire maintenance, exploitation et observation des logiciels intelligents (MOOSE), Polytechnique Montréal Objectifs d'apprentissage 1. Comprendre les méthodes de traitement de séries chronologiques à intervalles irréguliers (par exemple, dossiers médicaux ou journaux système). 2. Comprendre les méthodes de détection d'anomalies pour les séries temporelles irrégulières. 3. Comprendre les méthodes de test et de maintenance des modèles d'apprentissage automatique pour les données de séries chronologiques.

Volet 2 : Analyse données médicales et développement algorithmes
Modératrice : Paule Bodson Clermont, Biostatisticienne à CITADEL

Elena Kuzmin, Chaire de recherche du Canada niveau 2 en génomique synthétique et fonctionnelle, professeure adjointe à l'Université Concordia, professeure adjointe à l'Université McGill Objectifs d'apprentissage 1. Les participants seront en mesure de décrire les méthodes de reconstruction phylogénétique du cancer basées sur le séquençage du génome entier. 2. Les participants seront en mesure de décrire le rôle des aberrations des bras chromosomiques dans le cancer du sein triple négatif. 3. Les participants seront en mesure de décrire des méthodes et des ensembles de données pour extraire des interactions létales synthétiques afin de cibler l'aneuploïdie.

Volet 2 : Analyse données médicales et développement algorithmes

Nadia Lahrichi, Professeur, Mathématiques et génie industriel Polytechnique Montréal et CIRRELT Objectifs d'apprentissage 1. Introduire la recherche opérationnelle. 2. Illustrer l’utilisation d’algorithmes d’optimisation. 3. Illustrer l’utilisation de l'optimisation multi-critères et de l'analyse de scénarios.

Volet 2 : Analyse données médicales et développement algorithmes

An Tang, Professeur titulaire, Département de radiologie, radio-oncologie et médecine nucléaire, Université de Montréal, Radiologiste abdominal, Département de radiologie, Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM), Chercheur régulier, Centre de recherche du Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CRCHUM). Objectifs d'apprentissage 1. Décrire les potentiels d’utilisation de l’IA en radiologie diagnostique. 2. Identifier des obstacles et défis à surmonter pour développer une IA fiable en radiologie. 3. Discuter les défis à l’implantation de l’IA dans les hôpitaux québécois.

Volet 2 : Analyse données médicales et développement algorithmes

Pierre Bellec, Professeur agrégé au département de psychologie de l’Université de Montréal, CRIUGM, Université de Montréal Objectifs d'apprentissage 1. Marqueurs en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle 2. Hétérogénéité technique et biologique comme obstacles à la généralisation des biomarqueurs

Nous avons l’immense plaisir de vous inviter au premier 5@7 en présentiel de la Communauté Accès aux Données. Organisé grâce au soutien précieux des Fonds de recherche du Québec, du Consortium Santé Numérique et des membres organisateurs de la Communauté, cet événement se tiendra le 7 novembre 2023 dès 17h30 à la Brasserie artisanale l'Amère à Boire au 2049 rue Saint-Denis dès 17h30. Événement gratuit et ouvert à tous. 1ère consommation offerte, places limitées ! La première consommation sera offerte mais les places sont limitées ! Inscrivez-vous dès maintenant en remplissant le formulaire suivant et rejoignez-nous le 7 novembre pour jaser Données et plus ! https://forms.office.com/r/uVJeHQf1Dh A bientôt ! Le comité organisateur de la Communauté Accès aux Données