Des projets auxquels participent Audrey Durand et Arnaud Droit lauréats de l’appel à projets franco-québécois pour la recherche de pointe en IA dans le domaine de la santé
Deux chercheurs de l’IID, Audrey Durand et Arnaud Droit, figurent parmi les équipes des projets soutenus par le Fond de recherche du Québec (FRQS) et le Health Data Hub dans le cadre de l’appel à projets franco-québécois pour la recherche de pointe en intelligence artificielle dans le domaine de la santé et annoncés le jeudi 15 décembre 2022.
Quelques mois après la signature d’un accord de collaboration internationale entre le Fonds de recherche du Québec – Santé (FRQS) au Canada et le Health Data Hub (HDH) en France, les partenaires ont annoncé les deux projets lauréats de l’appel à projets France-Québec visant à soutenir la recherche de pointe en intelligence artificielle appliquée au domaine de la santé.
Le FRQS et le HDH se sont associés pour soutenir deux projets mobilisant des données de santé françaises et/ou québécoises pour une durée de 18 mois, financés à travers un appel à projets commun. Lancé le 18 juillet 2022, cet appel à projets vise à impulser et soutenir des collaborations scientifiques fédératrices et innovantes, basées sur la mise en commun d’expertises et de données au service de l’avancée de la recherche dans le secteur de l’IA pour le bénéfice des patients et des professionnels de santé.
Les équipes derrière ces projets ont dévoilé les objectifs de leurs projets respectifs lors d’un webinaire organisé le 15 décembre 2022.
Les deux projets sélectionnés dans le cadre de l’appel à projet
Améliorer le traitement et la prise en charge des patients souffrant de sténose valvulaire aortique grâce à des modèles prédictifs d’apprentissage
Ce projet est porté par des équipes de l’Université Laval au Québec et l’Université Côte d’Azur en France.
La sténose aortique est l’une des maladies cardiovasculaires les plus courantes dans le monde et plus spécifiquement dans les pays développés où l’espérance de vie est en constante augmentation. C’est une pathologie dont on ne sait pas contrôler la progression et qui ne peut être traitée à ce jour que par une intervention chirurgicale. Il est donc important de déterminer le meilleur moment, pour un patient donné, pour la réalisation de cette opération. Et c’est ce que vise précisément ce projet qui souhaite soutenir la prise en charge personnalisée des patients atteints de sténose aortique à risque de progression rapide et d’évolution défavorable.
Les équipes analyseront des données cliniques et d’imagerie (e.g. échocardiographie, scanner) issues de la cohorte québécoise PROGRESSA – regroupant des données de patients sur 15 ans – grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle.
Prévenir les risques de malformations congénitales en limitant l’exposition des femmes enceintes aux médicaments tératogènes grâce à l’apprentissage automatique
Ce projet est porté par des équipes du Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine au Québec et de l’Université Toulouse 3 – Paul Sabatier en France.
L’identification de médicaments tératogènes – susceptibles de provoquer des malformations congénitales – est un processus long et complexe, entraînant des risques inutiles pour certaines femmes enceintes et pour leur fœtus. Le projet IN-uTERO vise à identifier de nouveaux médicaments tératogènes, en analysant les données de deux grandes cohortes de femmes enceintes/enfants en France (cohorte CQG) et au Québec (cohorte EFEMERIS) grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle.
Ce projet a également pour objectif de caractériser les profils de femmes enceintes à risque de faire une malformation congénitale, pour soutenir les médecins quand ils prescrivent un médicament à une femme enceinte.
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