AI for Health – Février

Conférenciers :

• Julie Hussin, professeure adjointe d’IVADO au département de médecine de l’Université de Montréal

Présentation: Multi-omics data analysis in cardiovascular research

Résumé: Au cours des dernières décennies, les progrès des biotechnologies ont abouti à une révolution qui a entraîné une explosion de données, propulsant la génomique humaine dans l’ère du Big Data et ses défis. Outre les technologies génomiques, de nombreux types de données sont générés et utilisés pour interroger les multiples facettes des systèmes moléculaires, telles que la transcriptomique, la protéomique, la métabolomique et la microbiomique. En outre, des centaines de milliers de participants dans le domaine des biobanques fournissent aux bio-sponsors des échantillons et des mesures biologiques. Mon groupe de recherche se concentre sur l’utilisation de nouvelles approches informatiques et de vastes ensembles de données biomédicales pour étudier les forces biologiques à l’origine des traits humains complexes. Nos activités de recherche sont axées sur la santé cardiovasculaire, avec des applications pour comprendre les processus moléculaires derrière l’infarctus du myocarde, l’hypertension artérielle pulmonaire et l’insuffisance cardiaque, ainsi que des maladies concomitantes telles que le diabète, les troubles auto-immunes et les problèmes de reproduction. Pour atteindre ces objectifs, mon groupe de recherche collabore étroitement avec des cliniciens et des fondamentalistes de l’Institut de cardiologie de Montréal afin de générer et d’analyser des recherches en recherche cardiovasculaire. Dans cet exposé, je décrirai les questions de recherche actuellement traitées par mon groupe, qui concernent toutes la médecine cardiovasculaire de précision, ainsi que les données dont nous disposons pour faire progresser ce domaine. Je décrirai également les différents défis informatiques et les nouvelles techniques utilisées et développées pour répondre à ces questions. Ces projets pourraient améliorer les algorithmes d’estimation du risque de maladies cardiovasculaires et les modèles prédictifs de la santé humaine.

• Michaël Chassé, professeur adjoint de clinique au département de médecine de l’Université de Montréal

Présentation: Centre d’intégration et d’analyse des données médicales du CHUM (CITADEL)

Résumé: Le Centre d’intégration et d’analyse des données médicales (CITADEL) du Centre hospitalier universitaire de l’Université de Montréal (CHUM) s’inscrit dans les initiatives facilitant un CHUM apprenant, enseignant et communiquant. Les principaux objectifs poursuivis par CITADEL sont d’une part, d’intégrer les informations nécessaires pour améliorer les soins aux patients et augmenter la performance du système de soins et, d’autre part, de fournir un accès facile, sécurisé, approprié et dans un délai raisonnable aux données clinico-administratives du CHUM pour promouvoir et faciliter la recherche, l’évaluation et l’innovation de même que l’aide à la prise de décisions fondées sur les données. Un lac de données qui intègre les données provenant des différents systèmes d’information existants au CHUM a été développé par CITADEL afin de soutenir la réalisation des projets de recherche et des projets d’évaluation et d’amélioration des soins et services et de mieux servir l’organisation dans l’exploitation des informations en appui aux prises de décisions. Les données sources, qu’elles soient de nature clinique, administrative, financière ou de gestion, incluant la documentation du consentement général, sont comprises dans les données accessibles via CITADEL.