Dans le cadre des Midis-Santé de l’Institut intelligence et données et de l’IVADO, conférence du professeur Philippe Després, de la Faculté des sciences et de génie de l’Université Laval, concernant les enjeux associés à l’usage et à la valorisation des données au profit de l’IA dans le domaine de la santé.
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Les données dans le domaine de la santé offrent un fort potentiel de valorisation, notamment lorsque couplées à l’intelligence artificielle pour le développement d’outils innovants tant du côté de la clinique que de l’administration. L’IA en santé ouvre aussi de nouvelles avenues de recherche inédites.
Les promesses de l’IA ont suscité beaucoup d’attentes et d’investissements conséquents, ce qui a malheureusement occulté quelques troublantes vérités. La première étant que les systèmes d’information en santé sont souvent désuets, voire archaïques, et parfois conçus pour limiter l’exploitation fluide de la donnée. Plusieurs de ces systèmes ne respectent pas les normes internationalement reconnues, ce qui complique aussi le sens attaché aux données et forcément l’interprétation des résultats en découlant. Alors que l’intelligence artificielle a bénéficié d’investissements publics importants, l’infrastructure numérique pouvant l’alimenter a reçu peu d’attention. Ceci est paradoxal; une technologie pouvant apprendre en continu sur des flux de données se retrouve coupée de sa matière première, faute de tuyauterie adéquate pour la nourrir.
Heureusement, une prise de conscience collective semble se dessiner. Des crédits budgétaires dédiés aux infrastructures numériques ont récemment été octroyés, du moins dans le monde de la recherche, et de grands principes de gestion et d’intendance des données sont mis de l’avant par des organisations nationales et internationales. Ceci augure bien pour le futur mais le travail à venir est colossal. Il est néanmoins nécessaire afin de récolter les fruits de la valorisation des données en santé.
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L’IA en santé: un colosse aux pieds d’argile (et aux mains de papier)
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Prostate cancer is the second most frequent cancer and the fifth leading cause of cancer death among men. To improve patient outcomes, treatment must be personalized based on accurate prognosis. Nomograms already exist to identify patients at low risk for recurrence based on preoperative clinical information, but these tools do not use patients’ medical images.