Par: CIFAR
30 Mai, 2022
Des subventions Catalyseur octroyées à quatre projets collaboratifs utilisant des données synthétiques pour une recherche en santé plus efficace
mai 30, 2022
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Quatre projets de recherche collaborative en santé utilisant des données synthétiques ont été choisis pour recevoir près de 400 000 $ en financement à la suite d’un symposium sur les données synthétiques en santé coorganisé par CIFAR, IVADO et Mila.
Le symposium, qui s’est tenu en novembre 2021, a réuni plus de 250 participants et participantes, dont des expertes et experts canadiens et internationaux pour examiner des études de cas portant sur les données synthétiques, incluant leur utilisation dans l’imagerie médicale, les données cliniques et la génomique. Un appel de propositions a ensuite été lancé et les propositions retenues ont reçu l’appui du programme de subventions Catalyseur de CIFAR ainsi que de fonds supplémentaires fournis par Mila et Mitacs.
Les projets, qui doivent être achevés dans un délai d’un an, comprennent des travaux de recherche en apprentissage automatique et des applications de l’apprentissage automatique pour générer des ensembles de données synthétiques à partir de données du monde réel. Ils explorent différentes méthodes d’IA pour générer des données d’imagerie et des données cliniques synthétiques qui permettent d’assurer la fidélité et la protection de la vie privée des patients.
Les quatre projets annoncés aujourd’hui sont :
- Modèles génératifs préservant la vie privée pour la synthèse d’images rétiniennes utilisées à des fins de diagnostic. Responsable : Xiaoxiao Li, Université de la Colombie-Britannique en partenariat avec Roche.
- Une cohorte synthétique pour étudier la crise des opioïdes au Canada et stimuler la recherche de solutions à ce problème grandissant. Responsable : Sébastien Gambs, Université du Québec à Montréal en partenariat avec Statistique Canada.
- Génération de données synthétiques préservant la vie privée à partir de bases de données administratives sur la consommation de médicaments sur ordonnance pour l’analyse de l’utilisation de médicaments au sein de la population québécoise. Responsable : Christian Gagné, Université Laval en partenariat avec la Régie de l’assurance maladie du Québec.
- Un générateur capable de créer des images et les étiquettes associées pour différents types d’images telles que des images de la rétine, des lésions de la peau et d’histopathologie. Responsable : Raymond Ng et Mathias Lecuyer, Institut de science des données de l’Université de la Colombie-Britannique, en partenariat avec Microsoft Research.
Citation :
« La collaboration entre les différents secteurs, qu’il s’agisse de chercheurs ou chercheuses universitaires ou travaillant dans le secteur privé ou dans des établissements de soins de santé, est absolument essentielle pour créer des solutions d’IA novatrices, efficaces et transformatrices afin d’améliorer les diagnostics et les soins aux patients. »
Elissa Strome, directrice principale, Stratégie pancanadienne en matière d’IA, CIFAR
« En réunissant des chercheurs et chercheuses universitaires et industriels pour examiner les possibilités et les défis liés à l’utilisation et à la mise en œuvre de données synthétiques dans le domaine des soins de santé, nous ouvrons la voie à de nouvelles stratégies d’utilisation de l’IA pour améliorer les soins aux patients. »
Catherine Saine, directrice, Partenariats et stratégie, Mila
« Les algorithmes d’IA et les systèmes intelligents sont très prometteurs dans le secteur de la santé. Au fur et à mesure que nous développons une IA robuste et responsable, faciliter l’accès aux données, tout en préservant la vie privée, est essentiel pour respecter la volonté des citoyens et citoyennes. »
Barbara Decelle, conseillère à la recherche en santé, IVADO
« Nous sommes impatients de voir les résultats de ces solutions novatrices qui utilisent des données synthétiques pour préserver la vie privée, tout en permettant à l’IA de disposer du grand volume de données nécessaire pour accélérer la découverte de solutions en santé. »
Lilia Jemai, directrice nationale, Intelligence artificielle, Mitacs