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Discussion de l'intelligence artificielle en santé

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Effervescence

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Conférences midi

Le Canada a adopté une stratégie nationale d’intelligence artificielle (IA) en 2017 et est maintenant considéré comme l’un des pays les plus avancés dans ce domaine. Le pays continue d’investir et d’attirer des chercheurs, des étudiants et des experts pour bâtir une communauté plus forte.

Considérant l’importance de l’innovation en IA dans les soins de santé au Canada et l’impact que la découverte et l’application de l’IA peuvent avoir pour les patients et le système de santé, Roche Canada a créé un centre d’excellence en intelligence artificielle appelé AIR – IA avec Roche, en collaboration avec les trois instituts nationaux d’IA, soit Amii, Mila et l’Institut Vecteur, et ce dans le cadre de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA du CIFAR.

Cette collaboration avec des experts de la communauté de recherche vise à améliorer les résultats de l’IA appliqués aux soins de santé.

Certains de nos conférencier(ère)s:

  • Professeur Yoshua Bengio, Directeur scientifique, Mila;
  • Richard S. Sutton, Boursier et conseiller scientifique en chef, Amii;
  • Dr. Garth Gibson, Président-directeur général, Vector Institutes;
  • Fanny Sie, Chef de l’IA et de la santé numérique, Roche Canada.

Joignez-vous pour une discussion virtuelle le mercredi, 15 septembre prochain, de 13 h à 15 h30 HAE sur le potentiel de l’intelligence artificielle en santé, les partenariats, la collaboration publique-privée et les possibilités d’améliorer les résultats de santé pour les populations et les patients à travers le pays. Rencontrez les collaborateurs de AIR et écoutez les perspectives institutionnelles et politiques sur l’avenir de l’IA dans le système de santé.

C’est un rendez-vous à ne pas manquer le 15 septembre prochain dans le cadre d’ EFFERVESCENCE !

Veuillez noter que cet événement virtuel est gratuit et se déroulera en anglais seulement.

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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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