L'IA dans la santé : l'avenir de la recherche et des applications - 25 juin 2020

Les systèmes de santé du monde entier développent continuellement des stratégies pour individualiser les soins, améliorer les résultats et contenir les coûts. L'IA dans les soins de santé est un domaine en plein essor, utilisé aujourd'hui dans des applications telles que les processus de diagnostic, les outils de traitement, la découverte et le développement de médicaments, la surveillance à distance des patients, etc.

Événement inaugural sur l'IA dans le domaine de la santé

Le 25 juin 2020, les participants à l'événement inaugural AI in Health ont entendu certains des professionnels médicaux les plus talentueux de notre province et des chercheurs de pointe en IA, notamment :

• Lawrence Richer MD, MSc, FRCPC - Responsable académique, Precision Health Signature Initiative, et doyen associé, recherche clinique et translationnelle à la faculté de médecine et de dentisterie de l'Université de l'Alberta.
• LeDr Russ Greiner, avec une présentation sur la prédiction de la survie des patients ayant subi une transplantation hépatique.
• Dr Brenda Hemmelgarn, doyenne de la faculté de médecine et de dentisterie de l'Université de l'Alberta.
• Cam Linke, PDG d'Amii

Présentation du Dr Russ Greiner

Quels patients atteints de cancer du foie mettre sur liste d'attente pour un nouveau foie ? Motivation d'un nouveau modèle de prédiction de la survie et d'une mesure d'évaluation

Décider quel patient doit être mis sur liste d'attente pour une greffe de foie devrait dépendre de l'utilité, c'est-à-dire des chances de survie à long terme du patient avec le greffon. Cependant, la plupart des modèles de survie n'utilisent que des scores de risque, qui sont discriminants (permettent de comparer les résultats prédits entre les patients), mais ne mesurent pas la caractéristique souhaitée : l'utilité pour un seul patient. Cela nous a motivés à développer et à utiliser un nouveau type de prédicteur qui peut produire une "distribution de survie individuelle" pour chaque patient.

Cette présentation donne d'abord un aperçu des modèles standard d'analyse de survie afin de discuter de ce que chacun peut (et ne peut pas) faire, pour motiver notre approche. Nous abordons ensuite la question de l'évaluation de ces modèles, ce qui conduit à une nouvelle méthode d'évaluation (le calibrage D). Enfin, nous montrons que cette approche fonctionne efficacement, conduisant à un système déployé pour aider les hépatologues à prendre cette décision critique pour leurs patients.

Un grand merci aux partenaires de l'événement

• Faculté de médecine et de dentisterie de l'Université de l'Alberta
• Roche

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