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La conférence "Technion-Rambam Hack : Machine Learning in Healthcare" se tient le 9 mars au Rambam Health Care Campus à 8h30.

Le Technion et le Rambam Health Care Campus mettent en place un nouveau centre conjoint Technion-Rambam pour l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé (CAIH) qui marquera une révolution dans la prise de décision médicale. Le CAIH, premier centre conjoint université-hôpital en Israël et l'un des premiers au monde, développera des systèmes d'intelligence artificielle avancés pour analyser l'état d'un patient. Le centre se concentrera sur le développement d'outils qui aideront les médecins à choisir, en temps réel, le traitement médical le plus approprié et le plus précis pour un patient. Ces outils seront basés sur une analyse complexe et rapide de toutes les informations médicales pertinentes qui se sont accumulées au fil des ans dans de grandes bases de données médicales.

La conférence d'ouverture du centre, qui se tient au Rambam Health Care Campus le 9 mars, réunira environ 250 personnes, dont des chercheurs de premier plan du Technion, du Rambam, du MIT, du ministère de la santé, des services de santé Clalit et de sociétés industrielles telles que GE et Roche. Le discours d'ouverture sera prononcé par le professeur Uri Sivan, président du Technion, le professeur Miki Halberthal, directeur général de Rambam, ainsi que le professeur Shie Mannor, responsable du centre MLIS du Technion, et le professeur Noam Ziv, qui dirige l'initiative THHI. La première partie de la conférence portera sur les tendances actuelles de l'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé, la deuxième partie sur l'accès aux bases de données médicales en Israël et la troisième partie sur l'évaluation prospective des modèles d'apprentissage automatique dans l'environnement clinique.

L'un des brillants intervenants de la conférence est le professeur Leo Anthony Celi, chercheur principal et directeur du Laboratory of Computational Physiology (LCP) du MIT, l'organisation à l'origine de SANA - qui soutient l'innovation technologique au profit de l'humanité tout entière, y compris les pays en développement. Le professeur Celi est l'un des fondateurs de MIMIC - une énorme base de données qui dessert plus de 2 000 chercheurs dans une trentaine de pays, créant ainsi une communauté mondiale de chercheurs médicaux dans le domaine de la science des données médicales.

Parmi les autres intervenants de premier plan, il y a également le professeur Ran Balicer, directeur de l'innovation chez Clalit Health Services, directeur fondateur du Clalit Research Institute, membre de l'équipe de gestion des épidémies au ministère de la santé et chef de l'équipe consultative nationale d'experts Covid-19.  Le professeur Rafi Beyar, ancien directeur de Rambam, est également l'un des premiers visionnaires de Rambam à avoir créé des installations de science des données.

Le Technion-Rambam Center for Artificial Intelligence in Healthcare est une idée originale des deux institutions et est financé conjointement par elles. Il fonctionnera initialement dans le bâtiment Meyer de Rambam et sera ensuite transféré dans la Helmsley Health Discovery Tower, qui sera bientôt achevée sur le campus ouest de l'hôpital. Le centre mènera initialement trois projets phares dans les domaines de la cardiologie, des soins intensifs et des greffes de moelle osseuse. Dans une deuxième phase, le centre lancera et soutiendra de nouveaux projets de recherche conjoints Technion-Rambam. Selon le Dr Joachim Behar, du Technion, l'objectif du CAIH est de "créer le premier centre universitaire israélien d'IA médicale engagé dans la recherche médicale et clinique de pointe, ce qui se traduira par des avantages significatifs et concrets pour les soins aux patients".

Selon le Dr Uri Shalit du Technion, "le centre servira de plateforme collaborative importante qui mettra en relation les médecins et les chercheurs de Rambam avec les scientifiques et les ingénieurs du Technion, dans le but de promouvoir le diagnostic et le traitement médical grâce à l'intelligence artificielle.  En tant que scientifiques des données, nous avons avant tout besoin d'une énorme quantité de données - le Big Data - et le monde clinique a besoin d'experts qui analyseront ces données et en tireront des enseignements utiles. Pour nous, en tant que scientifiques, c'est un lien important avec le terrain et un moyen significatif d'influencer le bien-être humain."

Une étude conjointe du professeur Shai Shen-Orr, de la faculté de médecine du Technion, et du docteur Oren Caspi, du service de cardiologie de Rambam, servira de base à d'autres recherches, dans lesquelles les patients souffrant de problèmes cardiaques seront examinés non seulement en fonction de leur âge chronologique, mais aussi en fonction de leur "âge immunitaire".  Selon le professeur Shen-Orr, "il est possible, par exemple, qu'un homme de 60 ans en bonne santé ait un système immunitaire équilibré et fort, semblable à celui d'un homme de 40 ans, alors qu'un autre homme de son âge aurait un système immunitaire plus proche de celui d'un homme de 80 ans. Là aussi, l'état clinique du patient sera ajouté à toutes les big data existantes sur des situations similaires et une décision optimale sera prise sur la façon de le traiter."

Le développement de ces outils impliquera des médecins, des chercheurs et des ingénieurs de Rambam et du Technion qui ont exploité le domaine du big data et de l'apprentissage computationnel pour améliorer le diagnostic et le traitement. "C'est la grande innovation", déclare le Dr Oren Caspi, directeur de l'unité d'insuffisance cardiaque de Rambam, chercheur à la faculté de médecine Rappaport du Technion et l'un des chefs de file de la création du centre. "Nous connaissons tous la procédure habituelle - le patient est hospitalisé, subit des tests de diagnostic et reçoit un traitement selon les meilleures capacités du personnel médical. La nouvelle vision présentée par le centre est celle d'un diagnostic et d'un traitement basés sur des informations détaillées provenant d'un grand nombre de patients. En conséquence, le médecin sera en mesure d'adapter le traitement du patient pour qu'il soit optimal, précis et personnalisé. Le caractère unique du centre nous aidera à convertir les réalisations universitaires en matière d'intelligence artificielle et de big data en outils thérapeutiques immédiatement disponibles au chevet du patient, dans l'esprit de la médecine personnalisée."

En outre, la faculté d'ingénierie biomédicale du Technion organise un concours de développement basé sur l'information (Datathon) les 7 et 8 mars avec la participation de 50 étudiants de diverses facultés du Technion. Les étudiants développeront différentes technologies liées à l'analyse des informations médicales, sous la direction de 20 mentors du Technion, de Rambam et de l'industrie.

La conférence est organisée par le Dr Joachim Behar, le Dr Danny Eytan, le Dr Ronit Almog et le professeur Leo Anthony Celi.

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