XEFFERVESCENCE

UNE RÉVOLUTION EST EN MARCHE : Le numérique et l’intelligence artificielle dans l’industrie des soins de santé

Présenté par le Mila et Novartis 

Le 21 octobre dernier, les acteurs et actrices importants du monde numérique, de l’intelligence artificielle et de l’industrie pharmaceutique se sont réunis virtuellement pour se pencher sur les changements et les innovations qui ont cours afin de nous préparer à adopter une approche différente quant à l’avenir des soins de santé.

Lancement officiel de la division canadienne du biome Novartis

Le biome Novartis est un réseau mondial de pôles d’innovation visant à renforcer les liens et les interactions entre Novartis et ses partenaires de l’écosystème numérique, qu’il s’agisse de jeunes entreprises prometteuses, de centres de recherche universitaire ou de grands joueurs de l’industrie. La division canadienne du biome sera basée à Montréal, profitant ainsi d’un écosystème local particulièrement vigoureux.

Qu'est-ce que le Biome Novartis?

Construire un réseau mondial de leaders des technologies de la santé

Le rôle du patient dans la co-création des technologies de la santé par Mayaan Ziv, fondatrice d’Access Now et lauréate du Novartis Innovation Award

Fireside Chat - Imaginez les possibilités

Imaginez les possibilités: discussion au coin du feu avec la Dre. Michelle Longmire, PDG de Medable et Jake LaPorte, partenaire du Biome Novartis de San Francisco

Mila IA pour la santé

L’Institut québécois d’intelligence artificielle – Mila présente un panel et des tables rondes avec les principaux experts du monde numérique et de l’intelligence artificielle.

Mila IA pour la santé

Panel avec Shahram Ebadollahi, Responsable de la science des données et de l’intelligence artificielle chez Novartis et Yoshua Bengio, Directeur scientifique au Mila animé par Stéphanie Doyle, Directrice, Développement des affaires, Sciences de la vie & technologies de la santé – Investissements étrangers chez Montréal International

La recherche à l'intersection de la santé mentale et de l'IA

Table ronde avec Irina Rish, professeure agrégée au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal (UdeM) et membre principale du corps professoral du MILA – Institut québécois de l’IA et Guillermo Cecchi, membre principal du personnel de recherche, gestionnaire, psychiatrie computationnelle et neuroimagerie au Centre de Biologie Computationnelle (CBC).

Bon sur papier vs bon produit: comment commercialiser la recherche universitaire?

Comment commercialisez-vous votre recherche? Pourquoi la plupart des innovations créées dans le milieu universitaire ne parviennent-elles jamais aux patients? Quelle est la meilleure façon de construire des ponts pour y arriver? Ce sont quelques-uns des sujets abordés dans cette table ronde, avec des innovateurs qui ont vu l’innovation passer avec succès de la recherche au produit commercial dans les soins de santé. Table ronde avec Jérémi Lavoie, Co-fondateur et PDG de AFX Medical et Luc Sirois, Directeur exécutif chez Prompt.

Biobanque COVID-19

L’accès à des données et des échantillons de haute qualité provenant de patients infectés par le SRAS-CoV-2 et de témoins est essentiel pour mieux comprendre les déterminants de la sensibilité, de la gravité et des résultats de la maladie au COVID-19. La mission de la Biobanque COVID-19 du Québec (BQC19, bqc19.ca) est de fournir ce type de données et d’échantillons à la communauté de recherche sur le COVID-19. À cette fin, BQC 19 a recruté à ce jour plus de 1400 patients de toute la province, qui ont donné leur consentement pour l’utilisation de leurs données (y compris un questionnaire détaillé et l’accès aux dossiers médicaux) et des échantillons pour la recherche et le libre accès. Des analyses approfondies de leurs échantillons sont en cours, notamment le profilage protéomique, génomique, transcriptomique et immunologique. Un processus est mis en place pour permettre aux chercheurs d’accéder à cet ensemble de données unique. Le BQC19 est cofinancé par le Fonds de recherche en santé du Québec, Génome Québec et l’Agence de la santé publique du Canada. Table ronde avec Vincent Mooser, Chaire d’excellence en recherche du Canada en médecine génomique et Professeur, Département de génétique humaine, McGill.

L'apprentissage automatique dans l'analyse d'images médicales - Vers une médecine de précision basée sur l'IRM

Table ronde avec Tal Arbel, Professeure à McGill, à la Chaire du CIFAR AI Canada, Mila, Dr Douglas Arnold, Professeur du département de neurologie et neurochirurgie et Raghav Mehta, Doctorant à McGill, qui présente la modélisation et propagation des incertitudes dans l’apprentissage automatique pour les images médicales de patients atteints de maladies neurologiques.

Accepter ou refuser un rein pour une transplantation: construire un outil d'aide à la décision clinique

Il n’existe actuellement aucun outil fiable au Canada pour aider les médecins et les patients à décider de la stratégie préférable d’accepter ou de refuser une offre de donneur et de continuer à attendre en prévision de se voir attribuer un meilleur donneur. Nous proposons d’utiliser l’intelligence artificielle (IA), plus particulièrement des approches d’apprentissage en profondeur, pour développer un outil d’aide à la décision clinique afin d’aider les médecins transplanteurs et les candidats à prendre une décision éclairée dans le meilleur intérêt du patient lorsqu’il choisit d’accepter ou de refuser un orgue offert par un ODO. L’utilisation de cet outil pourrait mener à une acceptation accrue des reins présentant des caractéristiques de risque de survie à long terme sous-optimale des greffons et augmenter le nombre de transplantations, améliorant ainsi la santé des Canadiens et minimisant les coûts des soins de santé. Table ronde avec Margaux Luck, Recherchiste appliquée au Mila et la Dre Héloïse Cardinal, Chercheure au Centre de recherche du Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CRCHUM) et Professeure adjointe de clinique, au Département de médecine de l’Université de Montréal.

Améliorer l'efficacité du traitement et réduire les risques des essais cliniques grâce à la médecine de précision

L’approche thérapeutique «taille unique» des maladies complexes ne fonctionne pas, comme le démontrent le taux d’échec élevé des essais cliniques et la faible efficacité des médicaments actuellement sur le marché. Le problème de la sélection des patients est un point d’inflexion sous-estimé; les erreurs sont faciles à faire à ce stade, mais peuvent représenter la différence entre un médicament efficace qui peut traiter efficacement une maladie dévastatrice ou un programme de médicaments qui a échoué et qui ne peut pas atteindre les objectifs des essais cliniques. Nous discuterons de la manière dont une approche de médecine de précision peut aider à améliorer l’efficacité du traitement et à réduire le risque d’échec dans les essais cliniques. Table ronde avec Christian Dansereau, Ph.D., PDG et fondateur de Perceiv AI.

CERC en médecine génomique

La génomique à grande échelle représente un nouvel outil pour accélérer la découverte de nouvelles thérapies et pour améliorer la probabilité de succès des médicaments expérimentaux pour atteindre le marché. La Chaire d’excellence en recherche du Canada (CERC) de McGill en médecine génomique a pour mission de saisir cette opportunité. La vision est de créer un guichet unique au Québec pour soutenir la découverte et la validation de nouvelles cibles médicamenteuses à l’aide de la génomique à grande échelle, et pour effectuer une preuve de concept hautement informative et décisive pour les médicaments expérimentaux chez des patients génétiquement sélectionnés. Cela se fera en capitalisant sur les récentes percées dans le séquençage d’acides nucléiques à haut débit, couplé avec l’informatique, l’IA, les sciences pharmaceutiques et les investigations cliniques, et sur la structure unique des populations canadiennes-françaises et autres au Québec. Une stratégie solide est en cours de mise en place, avec le développement de nouveaux outils et partenariats pour mener à bien cette mission. Table ronde par Vincent Mooser, Chaire d’excellence en recherche du Canada en médecine génomique et Professeur, Département de génétique humaine, McGill.

Explorer l'espace des combinaisons de médicaments à l'aide de l'apprentissage actif

Comment trouver deux médicaments dont l’effet est bien plus fort que l’effet de chaque médicament pris indépendamment? Le nombre de toutes les combinaisons de médicaments possibles est énorme, et seule une infime partie de cet espace a été explorée jusqu’à présent. Afin de trouver rapidement des combinaisons hautement synergiques, nous proposons d’interroger de manière itérative les paires de médicaments à tester in vitro et de mettre à jour notre modèle d’apprentissage automatique. Table ronde avec Paul Bertin, étudiant au Doctorat, et Maksym Korablyov, étudiant visiteur au Mila.

Logiciel de biologie des systèmes alimenté par l'IA pour la santé et l'agriculture de précision

Table ronde par Sarah Jenna, cofondatrice et PDG de My Intelligent Machines (MIMS). En tant que co-fondatrice et PDG de MIMs, elle traduit son expertise pour fournir aux clients de MIMs des stratégies de génomique intégrative de pointe et une experte en biologie des systèmes tout en accordant une attention particulière aux besoins spécifiques des scientifiques de la vie travaillant dans BioPharma, Agritech et instituts de recherche.

Plateforme de découverte IA pour la préservation de la confidentialité

Point de vue de la direction, des cliniciens, du gouvernement et des scientifiques sur la collaboration requise pour extraire des preuves du monde réel à l’aide de données Real Word distribuées pour la collaboration de l’industrie. Table ronde avec Alexandre Le Bouthillier, Co-fondateur et CCO et Lisa Di Jorio, Directrice de la recherche et de la stratégie chez Imagia.