Mégadonnées et Intelligence artificielle
Le big datas mégadonnées et les analyses prédictives concernent de grands ensembles de données complexes générés à travers le paysage des soins de santé, — des dossiers de santé électroniques et dispositifs connectés aux applications de santé, et au-delà. L’exploitation de ces données dans des domaines tels que l’analyse des indicateurs de qualité, l’évaluation des programmes, l’intelligence artificielle, le diagnostic et les biomarqueurs contribue à transformer la pratique clinique, améliorer les résultats pour les patients et stimuler l’innovation médicale
Objectif de la plateforme
L’intelligence artificielle a transformé presque tous les aspects de la vie moderne, et les soins de santé ne font pas exception. Ces avancées ne sont possibles que grâce à l’accès à de vastes ensembles de données de haute qualité et à la capacité de les analyser de façon responsable et efficace.
La Plateforme en IA et Grandes Données se consacre à l’utilisation de méthodes d’IA de pointe — allant de l’analyse d’images médicales à la modélisation prédictive des issues défavorables de santé — pour soutenir des soins fondés sur les données probantes pour les personnes âgées.
Grâce à l’accès à des bases de données cliniques étendues, à des cohortes longitudinales sur le vieillissement et aux environnements de calcul haute performance de l’Université McGill, notre plateforme vise à accélérer le développement, la validation et la mise en œuvre de solutions en IA dans les milieux cliniques réels. Nous mettons l’accent sur la qualité des données, la reproductibilité, l’équité et la pertinence clinique afin que chaque modèle que nous élaborons ou soutenons puisse réellement améliorer la prise de décision, le dépistage et la détection précoce en gériatrie.
Notre objectif est de faire le lien entre la recherche de pointe en IA et l’impact clinique concret, en aidant les cliniciens, les chercheur(e)s et les innovateurs à exploiter pleinement le potentiel des soins de santé axés sur les données.
Transforming Health and Resilience for Healthy Lives (THRIVE)
THRIVE est une vaste initiative de recherche multi-cohortes visant à redéfinir et renforcer le concept de Capacité Intrinsèque (CI) chez les personnes âgées — un cadre émergent utilisé pour comprendre le vieillissement en santé et prédire le déclin fonctionnel.
En combinant des données provenant de grandes études longitudinales internationales sur le vieillissement avec des cohortes canadiennes telles que l’ÉLCV (CLSA), THRIVE utilise des méthodes statistiques avancées et des modèles d’IA pour construire, valider et comparer des constructions de CI entre différentes populations. Le projet développe également des outils automatisés, basés sur l’IA, capables de prédire des issues défavorables de santé et de calculer la CI directement à partir de données cliniques. En fin de compte, THRIVE offre une base solide, fondée sur les données, pour améliorer l’identification précoce, les stratégies de prévention et les trajectoires de soins en première ligne et en gériatrie.
Projets
Coordonnateur de la plateforme
Pour toute question concernant cette plateforme, veuillez contacter Mahdi Imani, PhD.
Mahdi Imani, PhD
Mahdi Imani est un ingénieur biomédical et spécialiste de l’intelligence artificielle dont le travail couvre l’imagerie médicale, l’apprentissage automatique, le développement de dispositifs et l’innovation en santé axée sur les données. Il détient un doctorat en médecine de l’Université de Melbourne, où il a développé des approches analytiques et basées sur l’IA afin de mieux comprendre la santé musculosquelettique et les enjeux liés au vieillissement. Son expertise combine l’ingénierie, la recherche clinique et les sciences computationnelles pour soutenir le développement de technologies qui améliorent véritablement les soins aux patients.
Mahdi est actuellement chercheur postdoctoral à l’Université McGill et coordonne les initiatives en technologies et en intelligence artificielle au sein de CEDurable. Son travail rassemble des cliniciens, des chercheurs, des ingénieurs, des partenaires institutionnels et des collaborateurs industriels — au Canada et à l’international — pour évaluer, adapter et intégrer des technologies émergentes dans les systèmes de santé réels. Il se consacre particulièrement à la création de parcours pratiques permettant aux innovateurs de passer de prototypes et de jeux de données à des solutions sécuritaires, efficaces et évolutives dans la pratique clinique quotidienne.