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Étude de cas en données synthétiques: partage de données complexes en santé

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IVADO

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Activités de formation

De nouvelles méthodes, telles que la génération de données synthétiques, ont le potentiel de déverrouiller les ensembles de données cloisonnés et difficiles d'accès, et de fournir un canal pour un accès facilement disponible de manière sécurisée et fiable. Les données synthétiques ne sont pas considérées comme des informations personnelles parce qu'il n'existe aucun lien direct entre les enregistrements synthétiques et les vraies données.

Récemment, Heath City et ses collaborateurs ont synthétisé un ensemble complexe de données longitudinales en santé et ont évalué son utilité dans un ensemble d'analyses épidémiologiques.

Conférencier invité : Reg Joseph, CEO of Health City

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Projet en vedette

Ce projet de recherche vise à développer un outil capable de générer automatiquement des segmentations d’organes d’intérêt sur des images tomodensitométriques, à partir de techniques d’apprentissage automatique (machine learning).

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