La conférence sera donnée en anglais
Conférencière : Elizabeth DuPré, Ph. D., Post-doctorante au CRIUGM
(Titre de conférence traduit de l’anglais :Open science to advance personalized medicine : Leveraging open data via domain adaptation)
Résumé
La médecine personnalisée promet de transformer en profondeur notre compréhension de la santé et de la maladie. Toutefois, les signaux recueillis pour la soutenir sont souvent bruités, variables et limités. Les méthodes traditionnelles d’apprentissage statistique sont mal adaptées à ces contextes de données restreintes, en particulier à mesure que nous progressons vers des approches d’apprentissage « à la limite de l’individu unique ». Dans cette présentation, je montrerai comment l’exploitation de ressources ouvertes existantes — telles que des ensembles de données partagés en libre accès — permet d’établir des a priori informatifs pour l’inférence au niveau du patient individuel. Plus précisément, je présenterai mes travaux utilisant des méthodes avancées de statistique et d’apprentissage automatique afin de favoriser la réutilisation des données, en mettant l’accent sur des ensembles de données en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) chez l’humain.
Biographie
Elizabeth DuPre est chercheuse postdoctorale au CRIUGM, au sein du laboratoire SIMEXP. Elle est titulaire d’un doctorat en neurosciences de l’Université McGill et a auparavant effectué un stage postdoctoral à l’Université Stanford. Ses recherches portent sur le développement de méthodes statistiques visant à caractériser la cognition à partir de données de neuroimagerie. Forte défenseure de la science ouverte, elle contribue activement à l’écosystème Python en neuroimagerie et agit actuellement à titre de développeuse principale de la bibliothèque Nilearn.
Le lien sera actif le jour de l’évènement.
Lien de l'évènement