La diversité des sources de données opérationnelles (ou dites de « vie réelle ») promet d'améliorer les capacités à soutenir non seulement la recherche, mais aussi la politique, la gestion et la pratique clinique. La réalisation de cette promesse nécessite l'utilisation combinée de données provenant de toutes les sources d'information pour une description plus détaillée de la santé de la population et de l'état clinique de chaque patient. Les nouvelles connaissances tirées des données intégrées par divers algorithmes font de plus en plus partie des soins quotidiens aux patients. L'utilisation significative des données du monde réel est nécessaire pour mettre en œuvre le "système de santé apprenant", qui se caractérisera par une amélioration continue grâce à l'acquisition de connaissances à partir des données ainsi intégrées.
Lors de cette conférence du Centre de recherche en santé publique (CReSP), en partenariat avec le Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations (CIRANO), le Consortium santé Numérique, et le Laboratoire Transformation numérique en santé (LabTNS) nous aborderons les enjeux et défis pratiques de l’acceptabilité sociale du partage et de l’utilisation des données pour les nouveaux besoins induits par les algorithmes d’intelligence artificielle. Nous examinerons ensuite pourquoi les standards de données sont importants pour la création d'algorithmes d'intelligence artificielle pour les soins de santé et les sciences de la vie.
Date : 4 avril 2023, 17h à 18h30
Local : hybride, au laboratoire In Fieri (salle 3165), à l'École de santé publique de l'Université de Montréal, 3e étage, 7101 avenue du Parc, ou sur Zoom.
Panel :
Nathalie de Marcellis-Warin est professeure titulaire au département de mathématiques et de génie industriel à Polytechnique Montréal et présidente-directrice générale du CIRANO. Elle est Visiting Scholar à la Harvard T. Chan School of Public Health, chercheure associée à l’Institut de valorisation des données (IVADO) et au CReSP. Elle est co-responsable du Pôle sur les impacts socioéconomiques de l’intelligence numérique au CIRANO et de la fonction Veille et Enquêtes de l’Observatoire international des impacts sociétaux du numérique et de l’IA (OBVIA). Ses intérêts de recherche portent sur la gestion des risques et la prise de décision dans différents contextes de risque et d’incertitude ainsi que les politiques publiques mises en place. Elle a publié de nombreux articles scientifiques, plusieurs ouvrages et près d’une centaine de rapports pour le gouvernement et d’autres organisations. Nathalie a participé à l’élaboration de la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle. En 2022, elle a dirigé le premier Baromètre CIRANO- OBVIA sur les conditions d’acceptabilité du partage des données en santé et l’utilisation de l’IA en santé.
Stefan Schulz est professeur d'informatique médicale à l'université de médecine de Graz, en Autriche. En 1990, il a obtenu son diplôme de médecine à l'université de Heidelberg, en Allemagne. Après une courte période de pratique clinique, il s'est spécialisé dans l'informatique biomédicale et sanitaire à l'université de Fribourg, en Allemagne. Depuis lors, ses activités de recherche et de développement se sont concentrées sur l'utilisation de la sémantique, de la représentation des connaissances et des technologies du langage humain. Son principal objectif est de contribuer à l'interopérabilité et à la réutilisation des données de recherche clinique et biomédicale, qui sont en grande partie non structurées. Cet effort se reflète dans la (co-)paternité de plus de 250 publications évaluées par des pairs, plusieurs récompenses et la participation à de nombreux consortiums de recherche nationaux et internationaux. Stefan Schulz a contribué au développement de normes terminologiques cliniques telles que les classifications de l'OMS et la SNOMED CT, en se concentrant sur l'affinement de leurs fondements ontologiques.
Animation :
Jean Noel Nikiema est chercheur au CReSP et 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 codirecteur 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.
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