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L’intelligence artificielle pour la santé publique (IAPSP): Un accent sur l’équité et la prévention

Présenté par
July 13-14 and 20-21, 2021
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Activités de formation

Les candidatures sont maintenant acceptées pour un programme de formation innovant, l’Institut d’Été pour la Santé Publique (IAPSP), qui sera offert pour la première fois en 2021. Un Institut d’été financé par l’IRSC et développé par une équipe pancanadienne de chercheurs et de partenaires. Les candidats acceptés à participer à l’Institut d’Été IAPSP auront l’opportunité d’élargir leurs habilités et connaissances reliées à l’application des innovations d’IA dans la recherche et la pratique de la santé publique tout en explorant l’impact potentiel des technologies d’IA sur les inégalités en santé.

Public cible:

Étudiants en doctorat, stagiaires postdoctoraux et chercheurs en début de carrière (durant les 5 premières années après leur premier poste comme chercheur indépendant) qui veulent développer leurs connaissances et habilités dans les méthodes d’IA, ses applications en santé publique, et l’importance d’égalité dans le processus de recherche en IA.

Les candidats doivent être affiliés à une institution Canadienne (comme une université, un collège, un institut de santé ou une agence).

Les candidats sélectionnés à participer à l’Institut d’été de IAPSP bénéficieront d’un programme interactif et stimulant qui inclue des discussions en petits groupes, des travaux pratiques, des défis avec des données et des conversations de recherche. Les participants auront l’opportunité de:

  • Apprendre d’un groupe diversifié des meilleurs chercheurs en santé publique et en IA;
  • Agrandir leur réseau et collaborer avec leurs pairs, avec des perspectives en santé publique, éthique, sciences sociales et sciences de l’informatique;
  • Développer et raffiner leurs habilités en informatique;
  • Explorer les données à la fine pointe de la technologies en santé publique pour accroitre leur confiance en IA et en analyses centrées sur l’égalité.

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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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