Titre du projet de recherche
Développement d’un outil de pronostic automatique combinant images et données cliniques pour le cancer de la prostate de haut grade
Description

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.

  • CAMCCO-L



  • Communauté de pratique d’intelligence artificielle en santé: de la recherche à l’application



  • Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)



  • Titre du projet de recherche
    Développement d’un outil de prédiction des bactéries hôtes des phages par apprentissage automatique
    Description

    Le projet de Mariame Gnéré Coulibaly porte sur le développement d’un outil de prédiction des bactéries hôtes des phages par apprentissage automatique (AA). Le premier objectif consiste à développer un outil d’AA pour identifier les paires bactérie-phage à partir des séquences d’espaceurs CRISPR (courtes répétitions palindromiques groupées et régulièrement espacées) retrouvées dans les génomes bactériens, qui sont des fragments de génomes de phages ayant infecté la bactérie.

    Titre du projet de recherche
    Étude des interactions bactéries-phages du microbiote intestinal chez les Inuit du Nunavik
    Description

    Le projet de Fadwa Mehdaoui porte sur l’analyse des interactions entre les bactéries et leurs virus, les phages, dans le microbiote à partir de données de métagénomique couplées à des méthodes de bioinformatique et d’apprentissage automatique.

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    Projet en vedette

    Le délirium est un état qui, lorsqu'il n'est pas pris en charge, est associé à une augmentation de la mortalité et à une hospitalisation plus longue des patient.e.s en soins intensifs; son dépistage devrait donc faire partie intégrante des soins. Il se caractérise par la confusion, l’anxiété et une vigilance réduite. Il est estimé que 75% des cas de délirium ne sont pas détectés à l'admission à l'hôpital. En effet, la détection d'un tel état aigu nécessite un suivi fréquent des participant.e.s, ce qui demande beaucoup de travail et d'expertise.

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