University of Victoria

Objet publié

Depuis dix ans, les techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (AA) ont considérablement progressé, ce qui a suscité un intérêt grandissant pour leur application à la prévision des soins à dispenser. On s’attend à ce que l’IA et l’AA modifient le paradigme à la base des régimes de soins médicaux de la prochaine génération. Ces régimes utiliseront l’IA et exploiteront les plateformes infonuagiques peu coûteuses, mais ultra-performantes. Cependant, l’AA et l’IA ont besoin de données, et en quantité colossale, particularité qui pourrait en restreindre l’usage dans le secteur de la santé. Le projet s’attaquera à cet enjeu par le biais de l’apprentissage fédéré (AF). On élaborera un cadre d’apprentissage fédéré sûr et évolutif, convenant aux systèmes de santé. Pour en illustrer l’application à la prévision des soins médicaux, l’équipe adaptera le modèle AA élaboré pour la médecine de précision lors d’un projet antérieur et créera un nouveau modèle prévisionnel pour le dépistage du cancer du sein. Le cadre envisagé se concentrera sur la recherche sécurisée de données, le mappage et la négociation des données, la protection de données qu’on pourra consulter de façon fiable et traçable, ainsi que la création d’une plateforme de partage articulée sur l’AA pour les systèmes de soins de santé.