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.
Webinaire CAMCCO-L : Plain Language in Scientific Writing
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CAMCCO-L
Communauté de pratique d’intelligence artificielle en santé: de la recherche à l’application
Structuration des données de santé pour l’IA: Modèle de données historicisées pour les systèmes de santé apprenants.
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Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)
AI + Health online conference
En savoir plusLa qualité des données de santé ? Pour qui ? Pour quoi ? Comment s'y prendre ?
En savoir plusLe 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.
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 projet vise à étudier les effets sur le débat public de l'intelligence artificielle (IA) et de la science des données, et de leurs usages par les nouveaux diffuseurs de contenu sur le web.