18 novembre 2019, à 16 h, au pavillon Roger-Gaudry, salle M-415

Inscription gratuite et obligatoire (de la pizza sera servie lors de l'activité de réseautage).

Conférence de David Buckeridge

A Population Health Perspective on Artificial Intelligence

There is great excitement about the potential for artificial intelligence to influence health. To date, the most impressive applications of AI in health have been in clinical medicine, such as the development of predictive models based on medical images. Applications of AI in population health, however, have been fewer. In this presentation, I will present a perspective on how AI can have an impact on population health. I will begin by describing population health, along with key considerations in population health such as equity, and identifying opportunities AI. Through examples in clinical and community contexts, I will then illustrate these opportunities along with challenges to advancing population health through the application of AI.  

David Buckeridge is a Professor of Epidemiology and Biostatistics at McGill University in Montreal where he holds the Canadian Institutes of Health Research (CIHR) Applied Public Health Chair in eHealth Interventions. He also directs the Research Data Warehouse at the McGill University Health Center and is a medical informatics consultant to the Quebec Institute for Excellence in Health and Social Services. As a clinician-scientist in public health, his research and practice focus on the informatics of public health surveillance and disease control. At McGill, Dr Buckeridge directs the Surveillance Lab, which is an interdisciplinary group of over twenty students and staff with a mission to develop, implement, and evaluate novel computational methods for public health surveillance. He has a M.D. from Queen's University, a M.Sc. in Epidemiology from the University of Toronto, and a Ph.D. in Biomedical informatics from Stanford University.

Conférence de Elie Bou Assi

L'intelligence artificielle pour une meilleure prise en charge de l'épilepsie réfractaire

L’épilepsie est une des maladies neurologiques les plus prévalentes, touchant près d’un pourcent de la population mondiale. Aujourd’hui, bien que plus des deux tiers des patients épileptiques répondent adéquatement aux traitements pharmacologiques ou soient candidats à des chirurgies de résection, une importante proportion de patients épileptiques doit vivre avec des crises persistantes, invalidantes et imprévisibles. Durant ma présentation, on discutera comment notre équipe explore l’utilisation des techniques de traitement de signal et d’intelligence artificielle dans le but d’améliorer la prise en charge des patients atteints d’épilepsie réfractaire. 

Elie Bou Assi est un chercheur postdoctoral au laboratoire de recherche en épilepsie du Dr. Dang K. Nguyen (Centre Hospitalier de l’Université de Montréal). Ses intérêts de recherche couvrent : 1) la prédiction des crises épileptiques à partir des signaux d’électroencéphalographie intracrâniens, 2) la détection des crises épileptiques à partir des signaux physiologiques non-invasifs et les objets connectés, et 3) la localisation de foyers épileptiques en utilisant les approches quantitatives de connectivité. Dr. Bou Assi est détenteur d’une bourse IVADO pour son stage postdoctoral et l’excellence de ses travaux lui ont valu d’être récipiendaire d’un des trois prix d’Excellence en recherche du CRCHUM (année 2019) et du prix d’Excellence en publication de la Ligue Canadienne contre l’Épilepsie (année 2019).