Conférence dans le cadre des Congrès scientifiques mondiaux TimeWorld : TimeWorld expose et anime la connaissance sous toutes ses formes, théorique, appliquée et prospective. TimeWorld propose un état de l'art sur une thématique majeure, avec une approche multiculturelle et interdisciplinaire. C'est l'opportunité de rencontres entre chercheurs, industriels, universitaires, artistes et grand public pour faire émerger des idées en science et construire de nouveaux projets.
https://timeworldevent.com/fr/
------------------------------------------------------------------------
Professeur au département de gestion, évaluation et politiques, Jean Noël Nikiema est professeur adjoint en santé numérique et analyse de mégadonnées au département de gestion, d'évaluation et de politique de santé de l’École de Santé publique de l’université de Montréal. Il est également co-directeur du Laboratoire Transformation numérique en santé (LabTNS). Il est spécialiste en terminologies et ontologies biomédicales. Son champ d’expertise réside dans la création ainsi que l’évaluation de la qualité et de l’interopérabilité des terminologies et ontologies biomédicales. Il s’intéresse également à l’utilisation de ces ressources dans le traitement automatique de la langue, l’extraction automatique de connaissance ainsi que l’intégration des informations en santé.
Conférence : Peut-on vraiment créer de l'Intelligence Artificielle à partir de données de santé ?
Vendredi 6 mai 2022, 13h45 - 14h30
L’intelligence artificielle promet de redéfinir le système de santé pour le rendre encore plus efficient. Dans les secteurs de l’économie, des banques, de l’industrie l’impact de l’IA est une chose palpable; en santé, les choses semblent aller moins vite. La COVID-19 a accentué ce ressenti, car l’IA a peu contribué à la réponse contre le virus dans de nombreux pays. Malgré l'enthousiasme et les financements publics et privés, la place prise par l'IA dans la santé reste limitée même si les espoirs restent grands. Surestimer la place de l'IA en santé pourrait conduire à un nouvel hiver. Cette présentation aborde cette question de la place de l’IA en santé en mettant l’accent sur la matière première de l’IA en santé : les données de santé. Le développement et le déploiement efficient de l’IA en santé passe par une meilleure prise en compte de la donnée. Pour un déploiement réussit de l’IA en santé, nous verrons comment donner de l’amour à nos données autant qu’aux modèles que nous construisons.