Le séminaire sur l'intelligence artificielle est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (IA) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices des techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Résumé :
Ces dernières années, les outils d'intelligence artificielle (IA) ont été de plus en plus appliqués à des questions cliniques en médecine de transplantation. Alors que nous continuons à repousser les limites de la transplantation, de nombreux défis doivent être relevés dans l'ensemble de la médecine de transplantation, notamment l'équité et l'objectivité dans la prise de décision. Divers facteurs affectent la pathologie et les résultats des transplantations hépatiques, notamment le sexe, l'origine ethnique, la génétique, l'IMC, le diabète et les régimes immunosuppresseurs. Il existe des schémas complexes et non linéaires dans les tests de laboratoire qui doivent être pris en compte en conjonction avec les variables cliniques complexes pour prédire le résultat. En outre, les données des dossiers médicaux électroniques, les technologies d'imagerie, l'histologie et les données "omiques" ont continué à élargir les types de données disponibles. Ces points de données complexes, leurs modèles cachés et leurs interrelations peuvent être exploités de manière unique grâce à l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle. Les changements longitudinaux de ces variables sont également examinés afin de fournir une réévaluation continue du risque tout au long de la chronologie. Les applications de l'IA en médecine de transplantation comprennent la priorisation des listes d'attente, l'appariement donneur-receveur et la prédiction des résultats à court et à long terme. Dans cet exposé, je passerai en revue ces considérations relatives à l'application de l'IA à la médecine de transplantation. Je parlerai également de l'intégration des données 'omiques', ainsi que des perspectives concernant le déploiement clinique des outils d'IA.

Biographie de la présentatrice :
Mamatha Bhat est hépatologue et clinicienne-chercheuse au Ajmera Transplant Centre du University Health Network, scientifique au TGHRI et professeure agrégée de médecine à l'Université de Toronto. Le Dr Bhat a fait ses études de médecine et son internat à l'Université McGill. Elle a ensuite suivi une formation en hépatologie de transplantation à la Mayo Clinic de Rochester, au Minnesota, puis une bourse de recherche des IRSC pour les professionnels de la santé, grâce à laquelle elle a obtenu un doctorat en biophysique médicale. L'objectif du programme de recherche du Dr Bhat est d'améliorer les résultats à long terme des transplantations hépatiques en développant des outils d'intelligence artificielle intégrant des données cliniques et 'omiques, et a été financé par les IRSC, l'Institut de recherche Terry Fox, la Fondation canadienne du foie, l'American Society of Transplant, entre autres. Elle a publié plus de 155 articles dans des revues telles que Lancet Digital Health, Journal of Hepatology, JAMA Surgery, Gut and Hepatology. Le Dr Bhat a reçu des distinctions telles que le prix d'excellence en recherche de la CASL (2022) et le prix de développement de carrière en sciences fondamentales de l'American Society of Transplantation (2021). Le Dr Bhat est également directeur du programme de formation des cliniciens-chercheurs du département de médecine de l'Université de Toronto, responsable des partenariats et de l'engagement pour le Temerty Centre for AI Research and Education in Medicine (T-CAIREM), et ancien président du comité de recherche fondamentale et translationnelle de l'International Liver Transplant Society.