7 - Développer les connaissances et les compétences en recherche en santé pour mieux tirer profit des données massives : l’intelligence artificielle est-elle la solution?

Informations générales

Événement : 87e Congrès de l'Acfas

Type : Colloque

Section : Enjeux de la recherche

* Pour participer à l’atelier « Défi statistique pour le développement des compétences en analyse de données », merci de vous inscrire à : https://www.eventbrite.ca/e/inscription-congres-acfas-atelier-analyse-des-donnees-57096204284 *

Le volume, la variété et la vélocité des données, notamment celles sur la santé, augmentent à un rythme sans précédent. Au Canada comme ailleurs, les réflexions stratégiques sur l’avenir de la recherche en sciences sociales et en santé montrent clairement que la recherche de demain sera orientée vers la compréhension de grands enjeux de société, qu’elle sera intersectorielle, interdisciplinaire et collaborative, et qu’elle devra s’appuyer sur l’analyse de bases de données multiples et complexes.

Au fur et à mesure que le volume et la variété des données de recherche en santé augmentent, de nouveaux défis et de nouvelles possibilités émergent dans un vaste éventail de disciplines. Les gouvernements, les chercheurs, les établissements de recherche et autres intervenants reconnaissent de plus en plus la valeur des données à titre d’extrant de la recherche, comme en témoigne le mouvement international vers le libre accès à la recherche et aux données. Mais aussi, les données de la recherche en santé et les données liées à la santé sont vues de plus en plus comme un intrant important des nouvelles recherches et des analyses fondées sur les données probantes. Les récents développements en intelligence artificielle pour la gestion et le traitement de données massives fournissent de nouvelles possibilités.

Dans ce contexte, il est primordial qu’au Canada, ces données soient rendues accessibles et puissent être analysées, utilisées, réutilisées, stockées et préservées de façon à développer les connaissances, à élargir les possibilités de recherche, à améliorer les services, les produits et les résultats de santé et à informer le développement des politiques publiques.

Ce colloque est l’occasion de discuter de l’avancement des connaissances et des compétences en recherche en santé pour mieux tirer profit des données massives. Ce colloque offre aussi de nouvelles pistes de réflexion pour ceux et celles qui désirent approfondir leurs connaissances des technologies de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine.

La formule du colloque se veut interactive. Des panélistes issus de divers milieux de la recherche en santé et du domaine de l’intelligence artificielle partageront leurs connaissances et expertises dans leur domaine. Dans le cadre d’un « défi statistique », les participants auront la chance de travailler en équipe et d’utiliser les données de Statistique Canada pour répondre à une question de recherche portant sur des enjeux en santé. Les équipes seront accompagnées d’analystes experts de Statistique Canada qui agiront comme mentors. Les participants seront également invités à tirer profit des discussions et à partager leurs idées dans un contexte de « réseautage express ».

• 28 mai 2019
• 29 mai 2019

• Benoit Dostie (HEC Montréal)
• Carole Vincent (UdeM - Université de Montréal)
• Marilyn Desrosiers (Instituts de recherche en sante du Canada)
• Eric Chevaucherie (Association des collèges et universités de la francophonie canadienne)
• Geneviève Jourdain (Statistique Canada)

Programme

28 mai 2019

29 mai 2019