Génération de données synthétiques de santé: un projet de Christian Gagné, Philippe Després et Anne-Sophie Charest soutenu par le programme Catalyseur de CIFAR
Quatre projets de recherche collaborative visant à synthétiser des données de santé ont été sélectionnés pour recevoir près de 400 000 $ de financement à la suite d’un symposium sur les données synthétiques en santé coorganisé par CIFAR, IVADO et Mila. Parmi ceux-ci figure un projet piloté par notre directeur Christian Gagné, professeur à la Faculté des sciences et de génie de l’Université Laval.
Les projets, qui doivent être achevés dans un délai d’un an, comprennent des travaux de recherche et des applications en apprentissage automatique pour générer des ensembles de données synthétiques à partir de jeux de données réels.
Ils explorent différentes méthodes d’intelligence artificielle pour générer des images médicales et des données cliniques qui visent à assurer la fidélité et la protection de la vie privée des patients et des patientes.
Le projet piloté par le professeur Gagné implique la génération de données synthétiques préservant la vie privée à partir de bases de données administratives sur la consommation de médicaments sur ordonnance pour l’analyse de l’utilisation de médicaments au sein de la population québécoise. L’initiative est réalisée en partenariat avec la Régie de l’assurance maladie du Québec (RAMQ). Nos chercheurs membres Anne-Sophie Charest et Philippe Després font également partie de l’équipe du projet.
Les autres projets soutenus par le fond sont pilotés, pour leur part, par des équipes de l’Université du Québec à Montréal (UQÀM) et de l’Université de Colombie-Britannique.
Citations
Elissa Strome, directrice principale, Stratégie pancanadienne en matière d’IA, CIFAR
« La collaboration entre les différents secteurs, qu’il s’agisse de chercheurs ou chercheuses universitaires ou travaillant dans le secteur privé ou dans des établissements de soins de santé, est absolument essentielle pour créer des solutions d’IA novatrices, efficaces et transformatrices afin d’améliorer les diagnostics et les soins aux patients et patientes. »
Catherine Saine, directrice, Partenariats et stratégie, Mila
« En réunissant des chercheurs et chercheuses universitaires et industriels pour examiner les possibilités et les défis liés à l’utilisation et à la mise en œuvre de données synthétiques en santé, nous ouvrons la voie à de nouvelles utilisations de l’IA pour améliorer les soins des patients et patientes. »
Barbara Decelle, conseillère à la recherche en santé, IVADO
« Les algorithmes d’IA et les systèmes intelligents sont très prometteurs dans le secteur de la santé. Faciliter l’accès aux données tout en préservant la vie privée est essentiel pour développer des algorithmes robustes et responsables et respecter la volonté des citoyens et citoyennes. »
Lilia Jemai, directrice nationale, Intelligence artificielle, Mitacs
« Nous sommes impatients de voir les résultats de ces solutions novatrices qui utilisent des données synthétiques pour préserver la vie privée, tout en permettant à l’IA de disposer du grand volume de données nécessaire pour accélérer la découverte de solutions en santé. »
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