L’Institut des vecteurs réaménage l’infrastructure de l’IA pour soutenir le projet COVID-19 de données sur la santé en Ontario

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Le Vector Institute for Artificial Intelligence, basé à Toronto, réoriente l’infrastructure informatique de l’intelligence artificielle afin de soutenir l’analyse et la prise de décision à forte intensité de données pour le projet Pandemic Threat Response (PANTHR) de l’Ontario.

« Je suis profondément fier de la communauté des scientifiques de l’Institut des vecteurs qui n’ont pas hésité à apporter leur expertise. »

L’Institut Vectoriel avait déjà acheté 240 unités de traitement graphique RTX6000, qui sont conçues pour de multiples applications de calcul haute performance, y compris l’apprentissage approfondi. Le centre indique qu’il va réorienter cette technologie pour permettre aux chercheurs de traiter de grandes quantités de données et d’approfondir leurs connaissances sur la pandémie actuelle. L’institut prévoit également de fournir une expertise en science des données dans le cadre de cette initiative.

Le PANTHR a été créé par le gouvernement provincial en raison du besoin actuel d’analyser et de mieux détecter, planifier et répondre à la pandémie COVID-19. Dans le cadre de ce projet, la province s’est engagée à ce que le PANTHR libère l’accès aux données intégrées et dépersonnalisées des dossiers administratifs des services de santé financés par l’État. La plateforme de santé contiendra en outre des données cliniques provenant de collections de registres spéciaux, tels que le système d’information sur les soins intensifs, qui rend compte de la capacité de la province en matière de soins intensifs.

Le Vector Institute travaille sur ce projet avec le Schwartz Reisman Institute for Technology and Society de l’Université de Toronto, ainsi qu’avec ses experts résidents en matière de confidentialité des données, d’éthique et de gouvernance. L’Institut Vectoriel espère contribuer à orienter la mise en œuvre de la politique et des procédures de l’Ontario en matière de respect de la vie privée et de sécurité.

« La capacité des outils d’apprentissage automatique à identifier des modèles et à faire des prévisions précises à partir de grands volumes de données est bien documentée », a déclaré Garth Gibson, président et directeur général de l’Institut Vectoriel. « Au cours des trois dernières années, l’Institut Vectoriel a construit une communauté de plus de 400 experts en apprentissage machine et en interdisciplinarité dans des domaines tels que la vie privée, la gouvernance des données, la chimie, l’économie et la santé ».

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« Je suis profondément fier de la communauté de scientifiques de l’Institut Vectoriel qui n’a pas hésité à apporter son expertise pour lutter contre cette pandémie, et cette infrastructure nécessaire permettra à l’Ontario de bénéficier pleinement de la forte concentration de praticiens de l’apprentissage machine de classe mondiale », a ajouté M. Gibson.

Selon M. Gibson, la puissance de calcul élevée de ces 240 unités de traitement permettra aux chercheurs de mieux comprendre les questions cruciales liées à la pandémie. Parmi les problèmes que l’Institut des vecteurs cherchera à résoudre figurent le risque de propagation aux personnes vulnérables, la transmission asymptomatique, la stabilisation de la chaîne d’approvisionnement des ventilateurs et des équipements de protection individuelle, les mesures localisées de distanciation sociale et l’allocation de ressources telles que les tests, les ventilateurs et le personnel.

« Un meilleur accès aux données intégrées améliorera la modélisation et la recherche pour déterminer comment COVID-19 évolue, en veillant à ce que le personnel de première ligne soit aussi préparé que possible en ces temps sans précédent », a déclaré Christine Elliott, vice-première ministre et ministre de la Santé de l’Ontario, lors de l’annonce du projet PANTHR le 12 avril dernier.

« Bien que l’accès aux données soit important, nous prenons toutes les mesures nécessaires pour que la vie privée des patients soit toujours respectée et les Ontariens sont conscients de la manière dont les informations anonymes peuvent être partagées », a-t-elle ajouté.

Source de l’image Université de Toronto



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