Medical Knowledge and Decision Support

Le groupe « Connaissances médicales et aide à la décision » vise à développer et à évaluer des approches informatiques novatrices pour la découverte de connaissances biomédicales, la santé personnalisée, la gestion des données cliniques et l'aide à la décision.

Sur le plan méthodologique, nous développons de nouvelles approches d'intelligence artificielle qui combinent des connaissances préalables, souvent représentées sous forme d'ontologies, avec un apprentissage automatique à grande échelle à partir de données, afin de faire des prédictions fondées sur les connaissances. Nous développons et évaluons également des approches visant à améliorer l'interprétabilité des modèles prédictifs et les évaluons avec des utilisateurs et des cliniciens afin d'explorer les expériences et la confiance dans l'intelligence artificielle telle qu'elle est médiatisée par différentes formes de visualisation et d'explication.

Nos principaux domaines d'expertise sont la santé métabolique et la santé mentale. La surveillance de l'activité avec retour d'information, par exemple grâce à des capteurs d'activité portables, est déjà apparue comme une stratégie importante pour soutenir numériquement les comportements sains et améliorer la santé métabolique. Notre groupe vise à développer des méthodes capables d'intégrer les informations issues des antécédents cliniques individuels, de l'état métabolique temporel et des capteurs d'activité à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle afin de fournir un retour d'information personnalisé sur la santé métabolique et de faciliter la détection précoce des biomarqueurs de dérèglement métabolique. Nous appliquons également ces stratégies pour aider à interpréter et à comprendre la santé mentale dans une perspective centrée sur le patient, en nous appuyant sur la collecte et l'interprétation de données empiriques numériques.

L'un de nos principaux domaines d'intérêt est le développement d'approches visant à faire progresser l'automatisation partielle, fondée sur les connaissances, de la synthèse des preuves biomédicales et, par conséquent, à accélérer la transposition des preuves dans la pratique.