Par: Kathleen Sandusky
13 Juil, 2023
Le CIFAR annonce le lancement de deux Réseaux de solutions pour développer l’IA dans le secteur de la santé
juillet 13, 2023
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Des équipes de recherche collaborative seront chargées de faire progresser l’utilisation responsable de l’IA pour résoudre des problèmes complexes dans le secteur de la santé canadien.
Dans une annonce diffusée aujourd’hui, le CIFAR a fourni des détails sur les deux Réseaux de solutions retenus à la suite d’un appel de propositions concurrentiel lancé plus tôt cette année. Les deux réseaux de recherche collaborative, situés respectivement au Québec et en Ontario, recevront un financement sur trois ans afin de promouvoir des stratégies novatrices en matière d’utilisation responsable de l’intelligence artificielle (IA) qui contribueront à la résolution de problèmes complexes au sein des systèmes de santé canadiens.
« À la suite de son appel de propositions, le CIFAR a reçu des dizaines d’excellentes propositions sur les façons d’utiliser l’IA pour régler certains des problèmes les plus épineux des systèmes de santé canadiens, mentionne Elissa Strome, Directrice exécutive de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA au CIFAR. L’envergure et la qualité de ces propositions montrent non seulement que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent améliorer la santé de la population et nos systèmes de santé de multiples façons, mais également que le Canada dispose d’un fantastique bassin de talents dans le domaine de la recherche en IA et en santé. »
Les deux Réseaux de solutions du CIFAR annoncés aujourd’hui sont les suivants :
L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale
Chaque année, des milliards d’examens d’imagerie diagnostique sont réalisés dans le secteur de la santé, ce qui crée des circonstances idéales pour l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique. Or, aucune plateforme d’IA n’a encore été déployée à large échelle au pays pour aider les médecins à interpréter les examens diagnostiques. Actuellement, les solutions d’IA en santé sont limitées et se retrouvent uniquement dans des plateformes autonomes, comme des applications pour téléphones intelligents, ou dans des dispositifs commerciaux, comme les logiciels propriétaires des appareils d’échocardiographie transthoracique.
Travaillant dans les services de santé montréalais, l’équipe de ce Réseau de solutions déploiera le logiciel personnalisé « PACS IA », qu’elle a déjà conçu et intégré dans trois hôpitaux canadiens. Ce logiciel procure des analyses plus précises et plus sûres des examens d’imagerie et des électrocardiogrammes enregistrés dans le système PACS (système d’archivage et de transmission d’images), qui est une infrastructure universelle utilisée par les établissements de santé au Canada. Il se distingue des autres plateformes par son interopérabilité et parce qu’il permet la responsabilisation du prestataire de soins, le suivi, l’apprentissage continu du système et la rétroaction des utilisateurs. Cette solution fournit également des mesures de l’équité de l’IA pour les modèles et les ensembles de données qu’elle exploite afin d’aider le personnel clinique à comprendre les limites et l’applicabilité des données d’apprentissage et, ainsi, à établir des diagnostics plus fiables pour tous les segments de population.
« D’ici la fin de ce projet de trois ans, nous prévoyons que le logiciel PACS IA aura transformé la situation pour devenir la pierre angulaire de l’intégration des modèles d’IA dans les soins de santé canadiens », affirme Robert Avram, coresponsable du Réseau de solutions du CIFAR L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale et affilié à l’Institut de cardiologie de Montréal et à l’Université de Montréal. Pour le docteur Avram, cette avancée n’est pas qu’une aspiration, « c’est un engagement envers l’avenir des soins de santé ». Samuel Kadoury de Polytechnique Montréal, spécialiste en IA et imagerie médicale, se joint à Avram en tant que coresponsable du Réseau de solutions.
Le projet fera également progresser le domaine de l’IA en santé puisque le code source sera accessible à tous, ce qui permettra aux développeurs de partout de collaborer à son amélioration et de définir de nouvelles façons de l’intégrer aux différents systèmes de soins de santé dans le monde entier.
L’équipe de L’IA intégrée au service de l’imagerie médicale recevra plus de 900 000 $ de financement sur 3 ans. Les fonds proviendront du CIFAR et d’IVADO, un consortium interdisciplinaire et intersectoriel de recherche, de formation et de mobilisation des connaissances basé à l’Université de Montréal qui a pour mission de promouvoir l’utilisation responsable de l’IA. Le Réseau est le premier projet d’une série d’initiatives du CIFAR et d’IVADO annoncées récemment et visant à développer un éventail de solutions d’IA au service du bien commun.
« Nous sommes heureux d’annoncer ce partenariat stratégique avec le CIFAR, qui renforce notre engagement à faire progresser ensemble l’IA responsable dans les systèmes de santé canadiens », déclare Luc Vinet, directeur général d’IVADO. « En cofinançant et en coparrainant le programme Réseaux de solutions du CIFAR, nous souhaitons encourager la recherche intersectorielle et développer des réseaux qui apporteront des solutions novatrices à des défis urgents. La collaboration exceptionnelle de nos deux organisations pour soutenir cette équipe québécoise illustre notre vision commune et consolide nos efforts collectifs pour faire rayonner le leadership du Canada et du Québec dans le développement et le déploiement d’une IA responsable. »
Membres du Réseau de solutions du CIFAR :
Robert Avram (coresponsable) – Institut de cardiologie de Montréal | Université de Montréal
Samuel Kadoury (coresponsable) – Polytechnique Montréal | Centre hospitalier de l’Université de Montréal
Sarath Chandar – Polytechnique Montréal | Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila
Pierre-Luc Déziel – Université Laval
Julie Hussin – Université de Montréal
Pascal Thériault Lauzier – Institut de cardiologie de l’Université d’Ottawa | Stanford University
L’IA au service de la prédiction et de la prévention du diabète
D’ici 2030, près de 14 millions de Canadiennes et de Canadiens souffriront de diabète ou de prédiabète, ce qui, selon les estimations, engendrera des coûts directs de près de 5 milliards de dollars pour les systèmes de santé. La progression de la maladie, la complexité du diagnostic de même que les problèmes persistants en matière de qualité, d’équité et de fiabilité des soins liés au statut socioéconomique ont entraîné une augmentation des cas et une aggravation des résultats dans certains groupes. De plus, les prestataires de soins et les patients ont une compréhension limitée des risques selon les segments de population.
Le Réseau de solutions L’IA au service de la prédiction et de la prévention du diabète recevra plus de 900 000 $ de financement sur trois ans afin d’élaborer un cadre novateur pour le déploiement responsable de modèles d’apprentissage automatique déjà validés. Ces modèles serviront à prédire les risques de diabète au sein de la population de la région de Peel, en Ontario, l’une des communautés les plus importantes et les plus diversifiées du Canada. En collaboration avec des praticiennes et praticiens de la santé, des décisionnaires et des membres de la communauté, l’équipe empruntera une approche participative afin d’éliminer les obstacles à l’adoption et à la mise en œuvre des modèles, et d’élaborer un nouveau cadre pour le déploiement responsable de technologies fondées sur l’IA dans les systèmes de santé. Ce cadre sera appliqué par la suite au modèle d’apprentissage automatique, et les étapes de déploiement, de suivi et d’évaluation se dérouleront durant la dernière année du projet.
« Actuellement, le diabète semble être l’un des problèmes de santé publique les plus difficiles à résoudre, en raison de ses immenses répercussions sur la santé, la qualité de vie et la survie de millions de personnes au pays, mais aussi de ses liens avec les iniquités socioéconomiques », déclare Laura Rosella, professeure à l’École de santé publique Dalla Lana de l’Université de Toronto et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en analytique de la santé des populations. Mme Rosella dirigera le Réseau de solutions avec James Shaw, un leader des solutions de santé numérique éthiques et responsables. « Nous espérons qu’à l’issue de ce projet de trois ans, poursuit Mme Rosella, nous pourrons diffuser et mettre à l’échelle la solution et le cadre d’IA qui en résulteront afin d’améliorer la prédiction et la prévention du diabète. Nous souhaitons également orienter la conception des applications d’IA en ce qui a trait à leurs répercussions éthiques sur les systèmes de santé du pays et du monde entier. »
Membres du Réseau de solutions du CIFAR :
Laura Rosella (coresponsable) – Université de Toronto
James Shaw (coresponsable) – Université de Toronto
Ibukun Abejirinde – Women’s College Hospital
Jennifer Gibson – Université de Toronto
Shion Guha – Université de Toronto
Lorraine Lipscombe – Université de Toronto | Women’s College Hospital