Communauté - Événement partenaire
Séminaire AI - Denise Campbell-Scherer
Lorsque
12 février 2021 - 12 février 2021
12:00 - 13:00 MST
Résumé :
Contexte : Les épidémies de COVID-19 dans les communautés racialisées ont exacerbé les disparités en matière de pauvreté et de maladie. Le projet Illuminate a généré des données de sensemaking pour comprendre l'évolution des impacts du COVID-19.
Méthodes : Recherche-action participative impliquant des partenaires communautaires à Edmonton, AB. De septembre à décembre 2020, vingt courtiers en santé culturelle et leaders de communautés naturelles ont recueilli des récits en temps réel dans la plateforme SenseMaker®. Les modèles de données de composition ont été décrits quantitativement, les récits analysés qualitativement et visualisés avec une analyse de réseau social.
Résultats : 764 récits provenant de diverses communautés mettent en lumière la nature enchevêtrée et évolutive des impacts de COVID-19 sur les familles déstabilisées : prévention et gestion, soins des maladies aiguës, chroniques et graves non COVID, soins maternels, santé mentale et déclencheurs de traumatismes passés, insécurité financière, impact sur les enfants, les jeunes et les personnes âgées, et préoccupations juridiques. L'analyse des réseaux sociaux permet de visualiser l'enchevêtrement des impacts. L'un des principaux obstacles à la gestion holistique de COVID-19 était l'instabilité des revenus, un atout essentiel était le capital social de la communauté. Les données de composition ont montré l'isolement des membres de la communauté et la nécessité d'un courtage culturel facilitant l'accès aux systèmes formels de santé et de soutien social. Les conclusions alimentent les recommandations visant à informer les politiques et les actions communautaires.
Interprétation : Le projet Illuminate a rendu visibles les problèmes enchevêtrés aux racines systémiques qui entraînent une mauvaise santé chez les membres vulnérables des communautés ethnoculturelles, ainsi que l'impact de COVID-19 sur l'augmentation des besoins fondamentaux et le temps et les efforts nécessaires pour les atténuer. Nous illustrons le courtage culturel comme une pratique permettant de soutenir les gens pendant cette crise et nous proposons des recommandations concrètes pour informer les politiques visant à réduire les dommages et à soutenir la résilience des communautés.
Objectifs de la présentation :
1) Présenter l'anthrocomplexité, le cadre Cynefin et le sensemaking comme un moyen de collecter et d'analyser des données de masse sur la compréhension de l'expérience humaine afin de pouvoir agir
2) Illustrer le type de questions pour lesquelles le traitement du langage naturel et l'IA pourraient être utiles pour analyser les données.
Biographie : La Dre Campbell-Scherer est professeure au département de médecine familiale et médecin de famille. Elle s'intéresse à la pratique clinique fondée sur des données probantes et à la science de la mise en œuvre. Elle a fait sa résidence en médecine familiale à l'Université McMaster, puis a travaillé comme médecin de famille en milieu rural avant de passer cinq ans à la faculté de l'Université du Michigan. Elle a rejoint la faculté de médecine et de dentisterie de l'université de l'Alberta en 2009 et est devenue doyenne associée du bureau de l'apprentissage permanent et du programme d'apprentissage des médecins en 2017. Elle dirige également une équipe de recherche interdisciplinaire - The 5As Team Program - qui se concentre sur l'amélioration des soins primaires pour les personnes vivant avec l'obésité.
Le séminaire sur l'intelligence artificielle (IA) de l'Université de l'Alberta est une réunion hebdomadaire où les chercheurs (y compris les étudiants, les développeurs et les professeurs) intéressés par l'IA peuvent partager leurs recherches actuelles. Les présentateurs comprennent des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et de l'industrie ainsi que d'autres institutions. Les séminaires abordent un large éventail de sujets liés de près ou de loin à l'intelligence artificielle, depuis les travaux théoriques fondamentaux jusqu'aux applications novatrices des techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.
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