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Atelier de la Formation IA & Santé

Présenté par

Printemps numérique

Activités de formation

Nous avons le plaisir de vous inviter à participer à la toute nouvelle formation sur la recherche en intelligence artificielle et santé. Cette formation est créée par Le Printemps numérique et Humaniteq et soutenue par le ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie du Québec via le programme NovaScience.

L'atelier aura lieu le mercredi 16 octobre de 14h à 15h30 à l'École NAD-UQAC (1501 Rue de Bleury 6e étage, Montréal, QC H3A 0H3) et en ligne. La participation à l'atelier est entièrement gratuite.

Descriptif de l’atelier:

Plongez au cœur des défis et opportunités de l'intelligence artificielle dans le domaine de la recherche en santé lors de cet atelier exclusif, destiné aux  étudiant.e.s universitaires du 1er, 2e et 3e cycle.  Cet atelier, faisant suite au premier épisode du balado de la Formation en IA & Santé, débutera par une table ronde de 45 minutes où des chercheur.e.s et des étudiant.e.s partageront leurs perspectives et analyses approfondies.

Ensuite, les participant.e.s auront l'occasion de valider leurs connaissances acquises à travers une session interactive de 30 minutes. Pour enrichir cette expérience, des discussions en petits groupes permettront d'explorer en profondeur les sujets abordés dans le premier épisode audio. 

Enfin, un moment dédié au réseautage sera prévu afin d'offrir aux étudiant.e.s une opportunité unique de discuter directement avec les chercheur.e.s de leurs projets de recherche et de potentiels axes de collaboration. C'est une occasion privilégiée est une occasion privilégiée pour les étudiant.e.s de se connecter avec des expert.e.s du domaine, d'élargir leurs connaissances et de découvrir les nouvelles frontières de la recherche en IA en santé
 

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Projet en vedette

Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus fréquent et la cinquième cause de décès par cancer chez les hommes. Pour améliorer les résultats de santé des patients, le traitement doit être personnalisé en se basant sur un pronostic précis. Il existe déjà des nomogrammes permettant d’identifier les patients à faible risque de récidive sur la base d’informations cliniques préopératoires, mais ces outils n’utilisent pas les images médicales des patients.

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