La Faculté de médecine de l'Université d'Ottawa est heureuse d'annoncer les résultats du concours hautement compétitif de 2023 du Programme de financement de démarrage en intelligence artificielle (IA).
S'appuyant sur un concours inaugural réussi en 2020 et grâce au soutien généreux des donateurs Joseph et Amy Ip, le programme de financement de démarrage de l'IA vise à soutenir les initiatives de recherche et de formation qui renforceront la capacité de la Faculté dans le domaine de l’IA médicale.
La Faculté a accordé 50 000$ pour soutenir les cinq meilleures propositions de projet (10 000$ chacune) dirigées par les chercheurs principaux suivants :
- Steven Hawken (IRHO)
Utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire le déclin cognitif chez les résidents des établissements de soins de longue durée.
La capacité d'anticiper le déclin cognitif peut aider les résidents des établissements de soins de longue durée et leurs aidants familiaux à planifier les options de soins et à traiter les facteurs modifiables avec compassion et en temps opportun. Ce projet décrira les trajectoires cognitives des résidents de soins de longue durée en Ontario et utilisera des méthodes d'apprentissage automatique pour développer un outil permettant de prédire le déclin cognitif. - Mathieu Lavallée-Adam (Département de biochimie, microbiologie et immunologie)
RealCoLD : une approche d'apprentissage supervisé pour la détection en temps réel de peptides réticulés par spectrométrie de masse pour le développement d'immunothérapies
Les stratégies thérapeutiques qui utilisent le système immunitaire humain et le complètent par des molécules spécifiques représentent un grand potentiel dans le traitement du cancer et des infections. Ce projet vise à utiliser l'IA pour développer un logiciel qui guide la spectrométrie de masse afin de recueillir des données qui permettront de concevoir de meilleures thérapies ciblant le cancer et les infections. - Ahmed Nasr (Département de chirurgie, HEEO)
Évaluation d'un simulateur de laparoscopie pédiatrique utilisant la technologie de l'intelligence artificielle
Ce projet développera un simulateur laparoscopique pédiatrique à intelligence artificielle (AI PLS) afin de fournir un outil de formation peu coûteux et très précis pour les chirurgiens pédiatriques. Les chirurgiens novices utilisant l'AI PLS pourront apprendre les techniques chirurgicales spécifiques aux opérations sur les enfants en reproduisant les techniques chirurgicales des experts. - Rebecca Thornhill (IRHO)
Mieux ensemble : développement d'un cadre d'apprentissage automatique explicable informé par les patients et les radiologues
Les programmes d'IA peuvent désormais être formés, à partir de milliers d'images médicales, à identifier les cancers les plus inquiétants. Cependant, nous avons encore besoin de moyens pour expliquer comment les programmes d'IA prennent des décisions. L'une des possibilités consiste à utiliser des concepts d'image courants, tels que "ondulé" ou "tacheté", pour expliquer ces informations. Cette étude invitera des participants ayant ou non une formation médicale à identifier les concepts d'image qui expliquent le mieux les résultats de l'IA. - Alissa Visram (Département de médecine, IRHO)
Optimisation de la prédiction de l'évolution des troubles précurseurs des cellules plasmatiques vers un cancer hématologique à l'aide de l'intelligence artificielle
La stratification des risques actuellement utilisée pour les patients atteints de troubles précurseurs des cellules plasmatiques intègre des données limitées et ne permet donc pas de prédire avec précision le risque de développer un cancer du sang au fil du temps. Cette étude utilisera l'intelligence artificielle pour développer un modèle de prédiction du risque basé sur des données cliniques et de laboratoire longitudinales qui peuvent être appliquées pour fournir aux médecins et aux patients un retour d'information personnalisé et en temps réel sur le risque de progression.