La recherche biomédicale génère d’énormes quantités de données, allant des mesures moléculaires aux images cérébrales en passant par les dossiers cliniques ; pourtant, il reste difficile de les exploiter pour mieux comprendre les mécanismes pathologiques. Cette chaire développe une IA explicable qui relie des données biomédicales hétérogènes à des connaissances biomédicales validées, afin que les chercheurs et les cliniciens puissent explorer des hypothèses en s’assurant que chaque résultat est traçable jusqu’à sa source. Ses travaux combinent la représentation des données (graphes de connaissances, ontologies et normes communautaires en matière de données), des modèles statistiques et d’apprentissage automatique tenant compte de la structure des données, ainsi qu’une conception conjointe avec les scientifiques qui les utilisent. Ensemble, ces éléments forment une méthodologie de bout en bout dans laquelle les besoins et les lacunes du domaine définissent les problèmes computationnels à résoudre.
Le MIAI Cluster cofinance deux projets de doctorat de la chaire :
MEDiQ applique l'apprentissage par renforcement explicable à des graphes de connaissances biomédicales afin d'aider les chercheurs à explorer les mécanismes de la dystrophie musculaire facio-scapulo-humérale (FSHD1), une maladie musculaire rare, en collaboration avec des biologistes de l'Université Savoie Mont Blanc et de l'University College London.
PRIME-AI (Precision Reporting of Individual Mapping for Enhanced AI) développe des méthodes d’IA pour la cartographie cérébrale au niveau individuel et rend les données de neuroimagerie interopérables avec les normes de connaissances biomédicales, en collaboration avec le laboratoire LREN (CHUV – Université de Lausanne).
Mots-clés
IA explicable, graphes de connaissances, modélisation bayésienne, apprentissage par renforcement, neuroimagerie, maladies rares, données FAIR
Événements de la chaire
Le groupe AI4Health organise une fois par mois des réunions ouvertes au public, au cours desquelles des chercheurs en biomédecine et des informaticiens traduisent des questions complexes issues du terrain en solutions computationnelles, puis réinterprètent les résultats computationnels sous forme de questions biologiques et cliniques. Toutes les personnes intéressées sont les bienvenues.
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