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TechSantéQC 2021

Présenté par

Institut intelligence et données

En ligne

Colloques et conférences

De l’intelligence artificielle (IA) à la valorisation des données, en passant par la santé numérique, les objets connectés et les technologies immersives : les applications du numérique dans le domaine de la santé sont nombreuses et variées.

L’innovation se mets au service des patients et de la médecine, se place au profit de la réadaptation autant que de la prévention. Des équipes de recherche, en entreprise autant que dans les milieux académiques ou cliniques, développent des approches et des technologies innovantes autant que se questionnent sur les enjeux liés à l’accès aux données des patients ou à la sécurité des systèmes en place.

Au fil d’un peu plus d’une quinzaine de conférences ou panels de discussion, venez prendre le pouls de ces approches inspirantes lors de la première édition, offerte en mode 100% virtuel, de l’événement TechSantéQC, les 12 et 13 avril 2021.

Une occasion de plonger dans le monde de l’innovation en santé!

Une présentation de l’Institut intelligence et données (IID) et du Centre interdisciplinaire de recherche en réadaptation et intégration sociale (CIRRIS) de l’Université Laval, en collaboration avec Québec numérique et Québec international, et avec le soutien de MEDTEQ+, du CQDM, de Videns Analytics, d’ImagIA, de Medtech Canada, de l’Alliance santé Québec, du Centre de recherche du CHU de Québec, de l’Institut sur la nutrition et les aliments fonctionnels (INAF) et de la Faculté de médecine de l’Université Laval, de Biotwin, de TELUS Santé et du CRNSG, présenté dans le cadre de la 5e Semaine numériQc.

L’achat d’un billet pour TechSantéQC inclus également un accès à l’ensemble des événements de la 5e Semaine numériqc, du 9 au 16 avril 2021. 

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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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