Par: Emma Tarswell
12 Mai, 2020
Grâce aux subventions Catalyseur IA-COVID-19 du CIFAR, quatorze nouveaux projets de recherche en IA verront le jour pour lutter contre la pandémie de COVID-19.
« Les technologies basées sur l’IA sont rapidement devenues de puissants nouveaux outils pour comprendre et lutter contre les pandémies mondiales », déclare Alan Bernstein, président et chef de la direction du CIFAR. « Nous tenons à remercier le gouvernement de l’Ontario, Microsoft et son programme AI for Health, le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), Génome Canada, la Fondation Max Bell et de nombreux donateurs individuels d’avoir apporté leur soutien à ces importantes contributions à la recherche et à la lutte contre la pandémie. »
Ces projets, réalisés en aussi peu que trois à douze mois, exploreront un éventail de sujets qui exploitent l’IA à diverses fins, notamment :
Utiliser l’imagerie médicale et l’IA pour prédire la gravité de la maladie d’une personne infectée par la COVID-19 et comprendre quels médicaments existants peuvent être efficaces dans le traitement de la COVID-19
Comprendre les mutations du virus lors de sa transmission dans une population
Identifier les populations à risque et prédire l’évolution de la maladie, tant au niveau individuel qu’à l’échelle de la population, pour comprendre la transmission de la COVID-19 chez les enfants et les familles
Comprendre les répercussions de l’épidémie de COVID-19 sur la santé mentale grâce à l’analyse des médias sociaux
Le programme de subventions Catalyseur du CIFAR pour les projets AI et COVID-19 est en partenariat avec le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), le gouvernement de l’Ontario, Microsoft et son programme AI for Health et Génome Canada.
Lisez des articles sur des chercheurs du CIFAR qui exploitent l’IA pour lutter contre la COVID-19
Voici les bénéficiaires des subventions Catalyseur pour des projets sur l’IA et la COVID-19 :
PanXcea : Prédictions grâce à une analyse externe de la COVID-19 basée sur des radiographies
Collaborateurs : Marzyeh Ghassemi (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), Joseph Paul Cohen (Mila, Université de Montréal), Chris McIntosh (Université de Toronto)
COVIDEX – Recherche avancée d’information dans la documentation clinique et universitaire
Collaborateurs : Kyunghyun Cho (boursier du CIFAR, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique, Université de New York), Jimmy Lin (Institut Vecteur, Université de Waterloo)
Exploitation des graphes de connaissances biomédicales pour les stratégies de reconversion de médicaments pour la COVID-19
Collaborateurs : Jian Tang (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, HEC Montréal), William L. Hamilton (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université McGill), Yoshua Bengio (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et codirecteur, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, Mila, Université de Montréal), Guy Wolf (Mila, Université de Montréal), Yue Li (Mila, Université McGill)
COVID-Net : Une plate-forme d’apprentissage profond à code source libre pour la détection et la stratification du risque de COVID-19
Collaborateurs : Alexander Wong (Université de Waterloo), James Lee, Linda Wang, and Desmond Lin (Université de Waterloo)
Assemblage rapide et automatisé de la phylogénie du SRAS-CoV-2
Collaborateurs : Quaid Morris (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), Jeffrey Wintersinger (Université de Toronto), Jeff Wrana, Ben Blencowe
Modélisation de la transmission du SRAS-CoV-2 entre sources zoonotiques au niveau génétique
Collaborateurs : Guillaume Rabusseau (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université de Montréal), Vladimir Makarenkov (Université du Québec à Montréal), Bogdan Mazoure (Mila, Université McGill)
MyTrace / MaTrace : Une application mobile de traçage des contacts respectueuse de la vie privée pour la COVID-19
Collaborateurs : Alán Aspuru-Guzik (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, boursier du CIFAR, programme Énergie solaire bio-inspirée, Institut Vecteur), Maryzeh Ghassemi (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto)
L’apprentissage automatique contre la COVID-19 : Accélérer la découverte de médicaments à petites molécules
Collaborateurs : Sarath Chandar (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Polytechnique Montréal), Matthew Taylor (Amii, Université de l’Alberta), Sai Krishna (99andBeyond), Karam Thomas (99andBeyond)
Protection des populations à risque avec l’IA (GuARD-AI)
Collaborateurs : Daniel C. Baumgart (Université de l’Alberta), Martha White (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Université de l’Alberta, Amii), Randy Goebeli (Amii, Université de l’Alberta), Geoffrey Rockwell (Institut d’étude avancée Kule, Université de l’Alberta), Robert Hayward (responsable en chef de l’information médicale, Alberta Health Services), Shy Amlani (Virtual Health), Jonathan Choy (Virtual Health), Sara Webster (Virtual Health) et Sarah Hall (Virtual Health)
Détection et suivi de la pneumonie chez les patients infectés par la COVID-19 grâce à l’apprentissage automatique et à l’imagerie ultrasonore
Collaborateurs : Kumaradevan Punithakumar (Université de l’Alberta), Russell Greiner (Université de l’Alberta, Amii), Jacob Jaremko (Université de l’Alberta), Nathaniel Meuser-Herr (Upstate Health Care Center, NY), Dornoosh Zonoobi (MEDO.ai)
Identification et validation basées sur l’IA des médicaments propices à la reconversion pour le traitement de la COVID-19
Collaborateurs : Jean-Philippe Julien (boursier du CIFAR, programme Architecture moléculaire de la vie, Université de Toronto), Costin Antonescu (Université Ryerson), Cyclica Inc. (partenaire industriel), Phoenox Pharma (partenaire industriel)
Prévention de l’infection par la COVID-19 dans les familles : Étude de la COVID-19 auprès des enfants et des familles
Collaborateurs : Jonathon Maguire (Hôpital Sick Children), Anna Goldenberg (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, boursière du CIFAR, programme Développement du cerveau et de l’enfant, Institut Vecteur, Université de Toronto, Hôpital Sick Children), Marzyeh Ghassemi (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), Catherine Birken (Hôpital Sick Children), Peter Jüni (Hôpital St. Michael) Kevin Thorpe (Hôpital Sunnybrook), Charles Keown-Stoneman (Hôpital St. Michael), Mary Aglipay (Hôpital St. Michael)
Suivi de la santé mentale pendant la pandémie de coronavirus
Collaborateurs : Alona Fyshe (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, Amii, Université de l’Alberta), Daniel Lizotte (Université Western), Rumi Chunara (Université de New York)
La planification en tant qu’inférence dans les modèles de dynamique épidémiologique
Collaborateurs : Frank Wood (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université de la Colombie-Britannique), Benjamin Bloem-Reddy, Alexandre Bouchard et Trevor Campbell (Université de la Colombie-Britannique)
Le Fonds de lutte contre la COVID-19 œuvre à l’appui de mesures et de collaborations pertinentes et efficaces durant cette période sans précédent. L’intégralité des dons soutient des initiatives comme les subventions Catalyseur IA-COVID-19 qui favorisent l’innovation et les collaborations de recherche. En œuvrant de concert, nous pouvons endiguer plus rapidement la pandémie de COVID-19.