Formation Recherche IA et Santé – Détails, épisodes et analyse

Dans ce nouvel épisode de la Formation Recherche IA & Santé, découvrez un projet pionnier du CHUM où l’intelligence artificielle s’intègre directement à la routine clinique du Service de Pathologie. Ce projet ambitieux, mené par la clinicienne-chercheuse Bich Ngoc Nguyen et la spécialiste clinique Natalie Dion, en collaboration avec une interne du CHUM, explore l’apport de l’IA dans l’analyse des tumeurs, sans nécessiter de compétences en codage.

Grâce aux algorithmes développés par l’entreprise française Tribun et entraînés par l’équipe de recherche, cet outil vise à accélérer et affiner le comptage des cellules cancéreuses en prolifération, un élément clé pour évaluer la sévérité des tumeurs et ajuster les traitements aux patients.

Quels ont été les défis rencontrés ? Comment s’est déroulée la validation de l’algorithme ? Et quelles perspectives cette avancée ouvre-t-elle pour l’avenir de l’oncologie ? Dre Nguyen et Natalie Dion vous dévoilent les coulisses de ce projet novateur et partagent leur expérience sur l’intégration concrète de l’IA en santé.

Ce 3e épisode de la Formation Recherche IA & Santé explore l’impact de l’IA dans l’étude de la sténose aortique, une maladie cardiaque causée par le rétrécissement de la valve aortique. Sans traitement, elle peut entraîner des complications graves.

Depuis deux ans, l’équipe de chercheurs transatlantique, le professeur Arnaud Droit et le clinicien-chercheur Philippe Pibarot au Québec, ainsi que par le professeur Frédéric Precioso en France, utilise l’IA pour mieux prédire l’évolution de la maladie et identifier les patients similaires afin de personnaliser les traitements. L’objectif à long terme est d’adapter les soins thérapeutiques à chaque patient.

Écoutez Marie-Ange Fleury, Mickael Leclercq et Louis Ohl, qui détaillent les étapes clés du projet, leurs rôles respectifs et les défis rencontrés en cours de route. Avec eux, explorez le rôle crucial de l’IA dans cette recherche, les opportunités qu’elle offre et les enjeux qu’elle soulève.

Découvrez des témoignages inspirants de chercheurs et chercheuses en IA et santé au Québec.

Plongez dans les coulisses d’un laboratoire de recherche en neurosciences et IA dans ce deuxième épisode de la Formation Recherche IA & Santé. 

Ce module audio vous invite à découvrir le projet de recherche novateur Décodage du cortex moteur chez le rat, dont le but est à court terme de décoder les signaux neuronaux pour recréer le mouvement chez le rat, avec l’ambition à long terme d’offrir aux patients paralysés la possibilité de bouger à nouveau… par la pensée.

Supervisé par Christian Ethier, professeur au Département de psychiatrie et de neurosciences de l’Université Laval, et Patrick Desrosiers, professeur au Département de physique, génie physique et optique de l’Université Laval, le projet est mené par Vincent Savard, étudiant en maîtrise de Biophotonique, assisté par Olivier Bourget, étudiant en Génie Physique, tous deux également de l’Université Laval.

Oriane Morriet, animatrice de la formation Recherche IA & Santé et fondatrice d’Humaniteq, dialogue avec ces chercheurs et ces étudiants pour explorer les avancées de la recherche en neurosciences, et particulièrement comprendre le rôle essentiel de l’intelligence artificielle dans ce projet de recherche.

Cet épisode d’introduction vous permet d’acquérir les connaissances théoriques de base sur la recherche en santé grâce à l’intelligence artificielle. Explorez ainsi les possibilités offertes par l’IA en recherche en santé, les enjeux qu’elle soulève, ainsi que les types de données et d'algorithmes utilisés. Les questions éthiques liées à l’utilisation de l’IA en recherche sont également au cœur de la discussion.

Comment se déroule un projet de recherche en IA et santé ? Quelles données et algorithmes sont privilégiés ? Quel rôle jouent les étudiants et étudiantes dans ces équipes de recherche ?

Pour répondre à ces questions, Oriane Morriet, animatrice de la formation et fondatrice d’Humaniteq, s’entretient avec cinq experts du domaine :

• Philippe Després, professeur, Université Laval
• Pierre-Luc Bacon, professeur, Université de Montréal
• Annabelle Cumyn, professeure, Université de Sherbrooke
• Martin Gibert, chercheur, Université de Montréal
• Aude Motulsky, professeure, Université de Montréal.

Le 8e épisode de Formation Recherche IA & Santé met en lumière un enjeu crucial : l’utilisation de l’intelligence artificielle pour mieux protéger la santé des femmes enceintes et de leurs bébés face aux risques liés à certains médicaments. 

Sous la direction de la professeure Anick Bérard (Faculté de pharmacie, Université de Montréal), une équipe interdisciplinaire développe des outils basés sur l’IA pour prédire les risques de malformations congénitales liés à la prise de médicaments durant la grossesse.

Ce projet, amorcé en 2020, s’appuie sur la collaboration de clinicien·nes, chercheur·euses et étudiant·es, dont Gabra Nohmie (doctorant), qui évalue la performance des algorithmes pour identifier les médicaments potentiellement tératogènes.

Le 7e épisode de Formation Recherche IA & Santé explore une avancée prometteuse : l’utilisation d’analyses vidéo pour la détection précoce de la détresse respiratoire chez l’enfant.

Sous la direction de Philippe Jouvet (CHU Ste-Justine, Université de Montréal) et Rita Noumeir (ÉTS) une équipe interdisciplinaire développe un algorithme capable d’estimer le volume d’air inspiré et la fréquence respiratoire chez les jeunes patients.

Cette recherche, menée en collaboration avec deux jeunes chercheurs en formation, Kevin Albert (doctorant en génie biomédical) et Florian Chavernac (maîtrise en technologie de la santé), illustre le potentiel de l’intelligence artificielle appliquée aux soins intensifs.

Le 6e épisode de la Formation Recherche IA & Santé vous embarque dans une exploration de notre héritage génétique… à travers notre rythme cardiaque!

Julie Hussin (Université de Montréal), Robert Avram (Institut de cardiologie de Montréal) et Alexis Nolin-Lapalme (Université de Montréal) ont relevé un défi audacieux : prédire nos origines ancestrales – caucasienne, africaine ou asiatique – en croisant données génétiques et cardiologiques, grâce à l’intelligence artificielle.

Pourquoi cette approche est inédite? Comment ça fonctionne? Quelles sont les implications éthiques d’une telle avancée?

Un épisode à découvrir pour mieux comprendre comment l’IA repousse les frontières de la recherche médicale.

Dans cet épisode, nous nous intéressons à l’utilisation de l’intelligence artificielle pour optimiser le parcours de soins. Si l’IA est déjà employée pour affiner les diagnostics et recommander des traitements, elle peut aussi améliorer la gestion des rendez-vous médicaux, notamment en oncologie.

En chimiothérapie, plusieurs contraintes doivent être prises en compte : respecter le bon intervalle entre les séances, gérer la disponibilité des équipements et du personnel, et adapter le planning à l’état de santé du patient. Les annulations de dernière minute compliquent encore davantage l’organisation.

Pour relever ce défi, Nadia Lahrichi et Louis-Martin Rousseau, professeurs titulaires à Polytechnique Montréal, ont mené un projet de recherche en collaboration avec Valentin Becquaert, récent diplômé de maîtrise. Ensemble, ils ont développé un outil basé sur l’IA pour anticiper et optimiser la prise de rendez-vous en chimiothérapie, dans le but d’améliorer l’accès aux soins.
Ils nous présentent leur approche et les impacts concrets de cette solution.

Dans cet épisode de la Formation Recherche IA & Santé, on change de perspective : après avoir exploré les applications de l’IA en santé, place aux étudiant·es qui font vivre la recherche au quotidien.

Avec le soutien du RRSPQ (Réseau de recherche en santé des populations du Québec), le comité étudiant prend la parole pour partager son expérience des coulisses de la recherche : comment choisir son sujet, son·sa directeur·trice ou son labo? Pourquoi se lancer dans l’aventure scientifique? Quels défis se cachent derrière les belles découvertes financières, psychologiques, humaines?