Michaël Chassé détient également un doctorat en épidémiologie de l'Université d'Ottawa. Le Dr Chassé est le directeur scientifique du Centre d'intégration et d'analyse des données médicales du CHUM (CITADEL). CITADEL rassemble un groupe de scientifiques et de professionnels spécialisés dans la science des données de santé, la biostatistique, la bioinformatique et l'apprentissage automatique. Il est également directeur scientifique associé de la science des données au Centre de recherche du CHUM.

Ses principaux intérêts de recherche portent sur l'amélioration des méthodes traditionnelles de recherche épidémiologique à l'aide de nouvelles technologies telles que l'apprentissage automatique et les essais cliniques innovants, en particulier dans les domaines liés aux soins critiques tels que le don d'organes, la transplantation d'organes et les transfusions sanguines

Titre de la présentation: Les défis du déploiement d'infrastructures fédérées et de l'analyse décentralisée en milieu clinique

Olivier Bodenreider est scientifique principal et directeur par intérim du Centre national Lister Hill - Communications biomédicales à la Bibliothèque nationale de médecine des États-Unis. Ses recherches portent sur la terminologie et l'ontologie dans le domaine biomédical, tant d'un point de vue théorique (assurance qualité, interopérabilité) que dans leur application au traitement du langage naturel, à la découverte de connaissances et l'intégration de l'information.

Le Dr Bodenreider est membre de l'American College of Medical Informatics et de l'Académie Internationale d'informatique des sciences de la santé. Il est titulaire d'un doctorat en médecine de l'Université de Strasbourg, France (1990) et d'un doctorat en Informatique Médicale de l'Université de Nancy, France (1993). Avant de rejoindre la NLM en 1996, il était assistant professeur de biostatistique et d'informatique médicale à l'Université de Nancy, France, Faculté de Médecine.

Titre de la présentation: Alignement des terminologies biomédicales : des modèles lexicaux à l'apprentissage supervisé

Pierre Bellec est professeur agrégé au département de psychologie de l'Université de Montréal et chercheur principal du laboratoire de simulation et d'exploration du cerveau (SIMEXP) à l'Institut de gériatrie de Montréal (CRIUGM). Il supervise également des étudiants en informatique (neuroinformatique) au DIRO de l'Université de Montréal.

Le principal intérêt de recherche du Dr Bellec est d'entraîner des réseaux neuronaux artificiels afin d'imiter conjointement l'activité et le comportement du cerveau humain. Pour atteindre cet objectif, il dirige un effort intensif de collecte de données individuelles en neuroimagerie (IRMf, MEG), le projet Courtois sur la modélisation neuronale (CNeuroMod). Le laboratoire SIMEXP applique également des techniques d'apprentissage automatique pour identifier des marqueurs robustes de troubles cérébraux dans des données multisites, notamment dans le cadre du Consortium canadien sur la neurodégénérescence et le vieillissement (CCNA). Le Dr Bellec est chercheur boursier senior du FRQS, membre de l'alliance québécoise pour l'unification des neurosciences et de l'IA (UNIQUE), et directeur scientifique de l'Unité de neuroimagerie fonctionnelle (UNF) au CRIUGM.

Enfin, le Dr Bellec est un adepte de la science ouverte et il contribue régulièrement à Brainhack, à Brainhack school, à la Plateforme Canadienne des Sciences Ouvertes, à l'Open Science SIG et à un certain nombre de bibliothèques de logiciels libres.

Titre de la présentation: Défis et opportunités pour la généralisation de biomarqueurs cérébraux transdiagnostiques en neuroimagerie fonctionnelle

Félix Camirand Lemyre est statisticien méthodologiste, biostatisticien et professeur agrégé au département de mathématiques de l’Université de Sherbrooke (UdS). Il est aussi directeur du centre de consultation statistique de l’UdS, membre du Centre de recherche du Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke et chercheur au GRIIS (https://griis.ca/). Ses travaux portent sur le traitement statistique de facteurs d’exposition complexes à mesurer, sur la modélisation de la dépendance ainsi que sur l’analyse de séries temporelles.

Titre de la présentation: Analyses statistiques distribuées : survol de l’état de l’art et exemples de cadres opératoires adaptés aux données de santé

Anne-Sophie Charest est une professeure agrégée en statistique au Département de mathématiques et de statistique de l’Université Laval. Elle est titulaire d’un baccalauréat Honours in Probability and Statistics de l’université McGill, à Montréal, ainsi que d’une maîtrise et d’un doctorat en statistique de l’université Carnegie Mellon, à Pittsburgh.

Elle travaille sur la protection de la confidentialité de données statistiques, en particulier en contexte d’enquête ou de recensement sur une population. Elle s’intéresse particulièrement à la génération de jeux de données synthétiques, pouvant être utilisés en remplacement des données originales afin de protéger la confidentialité des répondants, ainsi qu’à la méthodologie statistique requise pour analyser de tels jeux de données. Elle travaille également sur la mesure des risques de divulgation de données sensibles, notamment par le biais de la confidentialité différentielle.

Professeure Charest est membre du Centre de Recherche en Données Massives et de l’Institut Intelligence et Données de l’Université Laval​. Elle fait partie des chercheurs principaux du programme FONCER en Science des données responsable dans le domaine de la santé, financé par le CRSNG. Elle est également responsable, avec une collègue, d’une équipe financée par l’Institut canadien des sciences statistiques (INCASS) pour la recherche sur les données synthétiques et mesures de risque pour le contrôle statistique de la divulgation d’information, et fait partie d’une équipe subventionnée par CIFAR pour un projet sur la génération de jeux synthétiques pour préserver la confidentialité de données médicales.

Titre de la présentation: Génération de données synthétiques de santé

Dr Cohen-Adad a complété son doctorat en 2008 à l'Université de Montréal et a poursuivi une bourse postdoctorale de trois ans au Centre MGH Martinos de l'Université Harvard. Il est maintenant professeur agrégé à Polytechnique Montréal, directeur du NeuroPoly Lab (https://www.neuro.polymtl.ca/), directeur associé de l'Unité fonctionnelle de neuroimagerie de l'Université de Montréal, membre du Mila - Institut d'IA du Québec, et titulaire d'une chaire de recherche du Canada en imagerie par résonance magnétique quantitative. Le Dr Cohen-Adad possède une formation en physique IRM, en analyse d'images médicales et en développement de logiciels. Ses recherches portent sur le développement de techniques d'IRM multiparamétriques pour quantifier la microstructure du cerveau et de la moelle épinière. Ces développements incluent des bobines d'IRM, l'acquisition à ultra-haut champ (7 Tesla), des techniques quantitatives (imagerie de diffusion, transfert d'aimantation, IRM fonctionnelle) et des logiciels de traitement d'images (repérage multimodal, segmentation, correction de mouvement). Son laboratoire a créé et gère plusieurs progiciels open source pour traiter les données d’images médicales, notamment Spinal Cord Toolbox. En collaboration avec plusieurs hôpitaux internationaux, il a appliqué ces techniques avancées d'IRM à l'étude de patients atteints de lésions médullaires et de sclérose en plaques. Le Dr Cohen-Adad consacre également des efforts à rassembler la communauté en organisant des ateliers annuels via la plateforme www.spinalcordmri.org.

Titre de la présentation: Développement de logiciel pour l'IA en imagerie médicale : un succès manqué

Philippe Després est professeur titulaire au Département de physique, de génie physique et d’optique de l’Université Laval. Il œuvre en recherche axée sur les données et s’intéresse plus particulièrement aux infrastructures numériques et à la gestion des données de recherche selon les principes FAIR. À cet égard, il est conseiller en architecture de données de la plateforme PULSAR.ca, directeur du Centre de recherche en données massives de l’Université Laval et co-responsable de l’axe Santé à l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique.

Titre de la présentation: Infrastructures numériques en imagerie médicale : une approche inspirée des principes FAIR

Pierre-Antoine Gourraud est professeur des universités, praticien-hospitalier de la faculté de Médecine de la Nantes Université (France). C’est un ancien élève de l’école Normale Supérieure de Lyon (France) du département de biologie. Arrivé comme chercheur post-doctorant du département de neurologie à l’université de Californie (UCSF, Etats-Unis), il le quitte en tant que professeur associé en 2018. Auteur de plus de 180 publications, cité plus de 11000 fois (h-index 55), ses activités de recherche se positionnent au carrefour de l'immunologie, de la génétique et du traitement informatique des données de santé. Proche du monde entrepreneurial, il accompagne plusieurs entreprises en santé et biotechnologies en leur faisant profiter de son expertise.

Titre de la présentation: La Clinique des Données du CHU-Nantes a 5 ans « Tout semblable à la citadelle », de l’intimité du soin aux usages secondaires pour tous

Julie Hussin est professeure associée à l'Université de Montréal et chercheuse à l'Institut de Cardiologie de Montréal (ICM). Elle est responsable du programme d'études supérieures en bio-informatique à l'Université de Montréal et Chercheure Junior 2 du Fonds de Recherche du Québec en Santé (FRQS). Membre régulier de l'Institut de Science des Données IVADO, son mandat est centré sur l'optimisation de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour l'analyse de données moléculaires à grande échelle, particulièrement dans les données multi-omiques en santé. Ces travaux interdisciplinaires, soutenus par plusieurs organismes (CRSNG, IRSC, CIFAR, IVADO, FCI, FRQS), visent à développer des outils novateurs pour anticiper et comprendre les interactions biologiques permettant des avancées significatives en médecine de précision, avec des projets de recherche en santé cardio-métabolique, notamment sur l'insuffisance cardiaque. Dans le contexte de la pandémie de COVID-19, son groupe a aussi dirigé le développement d'algorithmes de science des données pour analyser les données génétiques virales, aider les efforts de surveillance virale et étudier les interactions hôte-pathogène et l'évolution virale. L'expertise de Dre Hussin s'étend également au domaine de l'IA équitable, sécuritaire et transparente pour la recherche en santé. Sa recherche vise le développement et l'utilisation de techniques d'IA avancées tout en tenant compte des défis éthiques. Comme les populations sous-représentées ne sont actuellement pas suffisamment représentées dans les études biomédicales, son équipe travaillent à développer des méthodologies pour quantifier efficacement ces biais potentiels. Cet engagement envers une recherche inclusive et représentative est central à son programme de recherche, pour garantir que les résultats de ses travaux bénéficient à l'ensemble de la population.

Titre de la présentation: Suppression de biais dans les données de santé

Foutse Khomh est Professeur titulaire de Génie Logiciel à Polytechnique Montréal, titulaire d'une Chaire CIFAR IA du Canada sur les Systèmes Logiciels d'Apprentissage Automatique Fiables, et d'une Chaire de Recherche FRQ-IVADO sur l'Assurance Qualité des Logiciels pour les Applications d'Apprentissage Automatique. Il a obtenu un doctorat en Génie Logiciel de l'Université de Montréal en 2011, avec le Prix d'Excellence. Il a également reçu le Prix du Jeune Chercheur Exceptionnel en Informatique CS-Can/Info-Can pour 2019. Ses intérêts de recherche comprennent la maintenance et l'évolution des logiciels, l'ingénierie des systèmes d'apprentissage automatique, l'ingénierie du cloud, et les ML/AI fiables et dignes de confiance. Ses travaux ont reçu quatre Prix du Papier le Plus Influencent sur Dix Ans (MIP), et six Prix du Meilleur Papier/Distingué. Il a également été membre du comité de pilotage de SANER (président), MSR, PROMISE, ICPC (président), et ICSME (vice-président). Il a initié et co-organisé le symposium sur le Génie Logiciel pour les Applications d'Apprentissage Automatique (SEMLA) et la série d'ateliers RELENG (Ingénierie de Mise en Production). Il est co-fondateur du programme de formation NSERC CREATE SE4AI : un programme sur le développement, le déploiement et la maintenance des systèmes logiciels basés sur l'intelligence artificielle, et l'un des chercheurs principaux du projet DEEL (Apprentissage Explicable Fiable). Il est également co-fondateur de l'initiative québécoise sur l'IA fiable (Confiance IA Québec). Il fait partie du comité de rédaction de plusieurs revues internationales de génie logiciel (par exemple, IEEE Software, EMSE, JSEP) et est membre senior de l'IEEE.

Titre de la présentation: Déchiffrer le Code : Appliquer la Réglementation de l'IA dans le Domaine de la Santé

Dre Kuzmin a obtenu un diplôme de premier cycle en biologie humaine et en zoologie à l'Université de Toronto, M.Sc. en médecine de laboratoire et pathobiologie au SickKids Research Institute, suivi d'un doctorat en génétique moléculaire avec les Professeurs Charlie Boone et Brenda J. Andrews au Donnelly Centre, Université de Toronto. Elle a ensuite mené des travaux postdoctoraux avec le professeur Morag Park au Centre de recherche sur le cancer Goodman de l'Université McGill. Actuellement, professeure adjoint au Centre de biologie synthétique appliquée de l'Université Concordia et titulaire de la Chaire de recherche du Canada de niveau 2 en génomique synthétique et fonctionnelle, elle est nommé conjointement au Goodman Cancer Institute et au Département de génétique humaine de l'Université McGill. Son principal domaine de recherche est la génomique synthétique et fonctionnelle intégrative, avec un accent sur les réseaux d'interactions génétiques complexes.

Titre de la présentation: Évolution et ciblage des aberrations des bras chromosomiques dans le cancer du sein.

Nadia Lahrichi est titulaire d'un doctorat en mathématiques appliquées de la Polytechnique Montréal. Elle est actuellement professeure titulaire au département de mathématiques et de génie industriel de la Polytechnique Montréal et directrice adjointe du CIRRELT. Ses recherches portent principalement sur l'application d'outils de modélisation et de recherche opérationnelle pour améliorer le flux des patients dans le système de santé. Elle utilise des approches exactes, métaheuristiques et de simulation d'événements pour résoudre les problèmes de planification des patients et des ressources. Elle a publié plus de 50 articles dans des revues à comité de lecture et a reçu le prix pour l'application exceptionnelle de la recherche opérationnelle (de la Société canadienne de recherche opérationnelle) pour résoudre le problème d'acheminement et d'horaire des soins de santé à domicile. Elle est rédactrice adjointe de Health Care Management Science, Operations Research for Health Care and Flexible Services and Manufacturing. Elle a co-organisé plusieurs conférences internationales telles que Optimization Days, Odysseus, NOW et ORAHS. Depuis 2018, elle s'implique au conseil de la Société canadienne de recherche opérationnelle (SCOR) à titre de vice-présidente du Groupe d'intérêt spécial Santé, de présidente du Groupe d'intérêt spécial Santé, de présidente du chapitre de Montréal et de présidente en éducation.

Titre de la présentation: Optimisation et outils de recherche opérationnelle, application au bloc opératoire

Marco Laverdière est avocat, chercheur associé à la Chaire de recherche du Canada sur la culture collaborative en droit et politiques de la santé et au H-POD de l’Université de Montréal, et il enseigne aux programmes de 2e cycle en droit et politiques de la santé de l’Université de Sherbrooke. Il est également directeur général de l’Ordre des optométristes du Québec.

Titre de la présentation: L'encadrement des pratiques des professionnels de la santé en matière d'intelligence artificielle: proposition d'un prototype de code de déontologie.

Détentrice d’un baccalauréat en design industriel, Mme Pascale Lehoux a complété un doctorat en santé publique en 1996. Après une formation postdoctorale en Science & Technology Dynamics à l’Université d’Amsterdam et au Conseil d’évaluation des technologies de la santé du Québec (CÉTS), elle a entamé en 1998 une carrière universitaire au Département d’administration de la santé de l’Université de Montréal. Elle a été titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur les innovations en santé de 2005 à 2015. Son programme de recherche de 7 ans sur l’innovation responsable en santé (intitulé In Fieri) a été financé par le biais du fort concurrentiel volet Fondation des Instituts de recherche en santé du Canada en 2015. En 2019, Mme Lehoux s’est faite décernée la médaille du 30^ième anniversaire de l’Agence Canadienne des médicaments et des technologies de la santé. Elle a publié deux livres et plus de 160 articles scientifiques avec révision par les pairs. Elle a été membre du Conseil d’administration de l’Institut national d’excellence en santé et services sociaux (INESSS) de 2018 à 2023 et co-responsable de la fonction « Recherche et création » de l’Observatoire international des impacts sociétaux de l’intelligence artificielle et du numérique (OBVIA) de 2018 à 2022. Elle est actuellement Vice-présidente scientifique à l’INESSS.

Titre de la présentation: Comment mesurer le degré de responsabilité des solutions numériques opérant avec ou sans IA et évaluer leur valeur pour les systèmes de santé.

Heng Li est professeur adjoint au Département de génie informatique et logiciel de Polytechnique Montréal, où il dirige le laboratoire MOOSE (https://moose.polymtl.ca/). Il est titulaire d'un doctorat. en informatique de l'Université Queen's (Canada), une maîtrise en sciences. de l'Université de Fudan (Chine) et d'un B.Eng. de l'Université Sun Yat-sen (Chine). Avant sa carrière universitaire, il a travaillé dans l'industrie pendant des années en tant qu'ingénieur logiciel chez Synopsys et en tant qu'ingénieur en performances logicielles chez BlackBerry. Ses recherches et celles de ses étudiants visent à relever les défis pratiques liés à la surveillance des logiciels, à l'ingénierie de la qualité des logiciels, aux opérations intelligentes des systèmes logiciels, à l'ingénierie de la qualité des applications d'apprentissage automatique, à l'ingénierie de la qualité des données et à l'ingénierie logicielle quantique.

Titre de la présentation: Surveillance des données de séries chronologiques et détection des anomalies

Dr Puja Myles a suivi une formation de spécialiste de la santé publique et d'épidémiologiste à la suite de sa formation clinique initiale et pratique. Elle était une universitaire en santé publique travaillant avec des données du monde réel pendant de nombreuses années avant de rejoindre le CPRD. Elle est membre de la Faculté de santé publique (Royaume-Uni), membre senior du Higher Education Academy (Royaume-Uni) et est titulaire d'un doctorat en épidémiologie. Ses domaines de recherche actuels incluent la réalité recherche de données mondiales, qualité des données, données synthétiques et explicabilité de l'IA.

Titre de la présentation: L'explicabilité de l'IA dans le contexte de l'interface IA-Humain

Jean Noël Nikiema est professeur adjoint en santé numérique et analyse de mégadonnées au département de gestion, d'évaluation et de politique de santé de l’École de Santé publique de l’université de Montréal. Il est également co-directeur du Laboratoire Transformation numérique en santé (LabTNS). Il est spécialiste en terminologies et ontologies biomédicales. Son champ d’expertise réside dans la création ainsi que l’évaluation de la qualité et de l’interopérabilité des terminologies et ontologies biomédicales. Il s’intéresse également à l’utilisation de ces ressources dans le traitement automatique de la langue, l’extraction automatique de connaissance ainsi que l’intégration des informations en santé.

Titre de la présentation: L'impact des systèmes de représentation des connaissances sur la qualité des données.

Catherine Régis est professeure titulaire à la Faculté de droit de l’Université de Montréal, titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur la culture collaborative en droit et politiques de la santé, de la Chaire Canada-CIFAR en IA, co-responsable du Hub santé - politique, organisations et droit (H-POD), membre académique associée à Mila (Institut québécois d'intelligence artificielle) et co-présidente du Groupe de travail sur l'IA responsable du Partenariat mondial sur l'IA (PMIA). Elle est également chercheuse au Centre de recherche en droit public, à l'Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique (OBVIA) ainsi que Conseillère spéciale et Vice-rectrice associée à la planification stratégique et à l'Innovation numérique responsable

Titre de la présentation: L'encadrement des pratiques des professionnels de la santé en matière d'intelligence artificielle: proposition d'un prototype de code de déontologie

An Tang, MD, MSc, est professeur de radiologie à l'Université de Montréal, radiologue abdominal au Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM) et chercheur régulier au Centre de recherche du Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CRCHUM). Son programme de recherche porte sur l’imagerie des maladies chroniques du foie et du cancer du foie. Il a contribué au développement du Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS), un système destiné à standardiser l’imagerie du foie à l’échelle internationale. Alors qu’il était président du groupe de travail de la Canadian Association of Radiologists, il a dirigé la publication de livres blancs sur l’intelligence artificielle en radiologie. Il a bénéficié de financement de recherche d’Onco-Tech et de l'Institut pour la valorisation des données (IVADO) et du Fonds de recherche du Québec Santé pour des projets de recherche à l’intersection entre l'imagerie du foie et l'intelligence artificielle.

Titre de la présentation: IA en imagerie médicale: entre les promesses et la réalité

Amol Verma est médecin et scientifique en médecine interne générale à l’hôpital St. Michael’s et professeur Temerty de recherche en IA et d’enseignement en médecine à l’Université de Toronto. Il est chercheur en services de santé et étudie et améliore les soins hospitaliers à l'aide de données cliniques électroniques. Amol a cofondé et codirige GEMINI, le plus grand réseau de recherche de données cliniques hospitalières au Canada, qui collecte des données provenant de plus de 30 hôpitaux en Ontario. Amol a suivi une formation médicale à l'Université de Toronto, une maîtrise à l'Université d'Oxford en tant que boursier Rhodes et des bourses de recherche du Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada, du Canadian Frailty Network et de l'AMS Healthcare AI and Compassion 2020. Camaraderie. Il est membre du groupe d'experts du Conseil des académies canadiennes sur le partage des données de santé, responsable clinique provincial de l'amélioration de la qualité en médecine interne générale auprès de Santé Ontario et vice-président du Conseil des chercheurs de l'Alliance de recherche numérique du Canada.

Titre de la présentation: Leçons tirées de GEMINI, un réseau de partage de données hospitalières