Savez-vous que plus d’un quart des scientifiques Inria – institut national de recherche dans le numérique –  travaillent sur des projets de recherche en lien direct avec la santé ?

Pour en apprendre plus, nous vous invitons à venir nous rencontrer le 21 novembre prochain au salon AI for Health. Inria y sera présent au travers du programme en santé numérique avec la participation de plusieurs scientifiques travaillant sur les technologies diverses comme, par exemple, la fouille des données médicales, représentation des patients, modélisation de la trajectoire de soins ou encore des méthodes pour les essais cliniques du futur.

À cette occasion, Inria Academy vous partagera son catalogue de formation en IA et santé et animera une masterclasse sur la technologie qui suscite de plus en plus d’intéret dans le domaine de l’IA : l’apprentissage fédéré.

Venez à la rencontre de nos équipes, chercheurs et ingénieurs à Inria !

Station F, Paris

Stand Inria n°4

 Masterclasse Inria Academy « Sensitive Healthcare Data Analysis empowered by Federeated learning »

Cette masterclasse illustrera les avancées actuelles en matière d’apprentissage fédéré (Federated Leaning) pour les applications sensibles dans le domaine de la santé. L’intérêt pour l’apprentissage fédéré était fulgurant dans les cinq dernières années, toutefois l’application de cette technologie à des domaines sensibles, tels que les soins par exemple, restent difficiles en raison de la complexité du traitement de données hétérogènes et complexes, ainsi que de la difficulté pratiquede déployer des architectures fédérées dans le monde réel. La masterclasse présentera Fed-BioMed, une initiative de développement visant à transposer l’apprentissage fédéré aux applications de soins de santé. Fed-BioMed s’attaque aux défis nécessaires pour répondre à la traduction dans le monde réel, concernant la sécurité, l’extensibilité et l’interopérabilité de l’apprentissage fédéré. En plus de cette masterclass, une démonstration de Fed-BioMed sera proposée sur le stand d’Inria.

Présentation se fera en Anglais.

Intervenant : Marco Lorenzi 

Chercheur à Inria, Marco Lorenzi est spécialisé dans les méthodes informatiques et statistiques pour l’analyse des données biomédicales et des images cérébrales. Ses recherches actuelles portent sur la modélisation bayésienne et la quantification de l’incertitude, l’analyse des séries temporelles, les modèles de variables latentes et l’apprentissage fédéré.

Rendez-vous le 21 novembre 2024 à 16h05  dans l’espace Masterclasse de Station F.

Inria proposera deux démos sur les technologies de pointe issues de ces labo de recherche

Fed-BioMed (voir masterclasse)

Fed-BioMed est un logiciel qui vise à favoriser l’IA collaborative dans les soins de santé. Open source, transparent, sécurisé pour une application de l’apprentissage collaboratif  du monde réel.

En savoir plus

ClinicaDL

ClinicaDL est un logiciel open-source d’apprentissage profond pour le traitement reproductible de la neuroimagerie. Il peut être considéré comme l’extension de l’apprentissage profond de Clinica, une bibliothèque Python open-source pour le prétraitement et l’analyse de la neuroimagerie. La combinaison de ClinicaDL et de Clinica permet d’effectuer une analyse de neuroimagerie de bout en bout, depuis le téléchargement des données brutes jusqu’à l’interprétation des réseaux formés, en passant par le prétraitement de la neuroimagerie, le contrôle de la qualité, la définition des étiquettes, la recherche d’architectures, la formation et l’évaluation des réseaux.

En savoir pus

Cette action est soutenue par le projet européen AI&Health qui vise à développer les programmes de formation en Intelligence Artificielle à l’intention des professionnels du secteur santé. Les activités du projet  AI&Health couvrent le programme de Master international, les MOOCs, les workshops et hands-on, les formations courtes adossées à la recherche pour les entreprises et les conférences. La masterclasse de Marco Lorenzi s’inscrit dans le cadre de ce projet et proposée à accès gratuit.