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Prédire efficacement la structure secondaire commune de séquences d’ARN homologues est cruciale pour comprendre les fonctions des ARN non codants, leur influence sur la santé humaine. Dans les dernières années, de nombreuses méthodes ont été développées pour prédire la structure secondaire de familles d’ARN. Il existe trois types d’approches. L’approche 1) « aligner-et-replier » consiste à calculer simultanément l’alignement et le repliement des ARN. L’approche 2) comporte les méthodes de type « aligner-puis-replier » ou « replier-puis-aligner » qui calculent l’alignement et le repliement …

L'analyse distribuée réfère à l'interrogation statistique de données pouvant se trouver à différents endroits physiques, requérant ainsi des processus de calculs et d'analyse indépendants. Cette classe de méthode est de plus en plus demandée, notamment en sciences biomédicales au Canada, où les dossiers de santé sont collectés dans les hôpitaux partagés au niveau provincial, mais où il est souvent difficile de rassembler ce type de données à l'échelle fédéral en une banque placée en un seul lieu physique, en raison de considérations éthiques liées à la confidentialité des données des patie…

Les trajectoires de soins (TS) sont constituées des séquences ordonnées d’évènements, dont les évènements pathologiques et les interactions entre patient et acteur du système de soins. À chaque évènement sont associés un ou plusieurs indicateurs temporels. L’analyse temporelle des TS est mise à contribution dans différentes tâches médicales (diagnostic, administration thérapeutique, protocole clinique, etc.). Les outils actuels de gestion de données offrent des fonctionnalités temporelles limitées. En particulier, l’expression des requêtes temporelles (RT) est souvent très complexe (ce qui…

La majorité des cyberattaques qui impliquent des organisations de santé ont pour conséquence le vol de données. Lors de l’enquête, les officiers ont de la difficulté à identifier les objets volés et à définir les stratégies de défense. Ces difficultés sont dues par la complexité des systèmes et au manque d’outil pour assurer la traçabilité. Afin d’appréhender ces difficultés, la stratégie de défense en profondeur est adoptée pour atténuer les menaces. Toutefois, les modèles existants ne couvrent pas l’ensemble du cycle de vie des données et les caractéristiques de sécurité a…

Dans le domaine de la santé, les systèmes d’information utilisent des terminologies différentes pour les mêmes concepts. Un serveur multi-terminologique(SMT) fournit une gamme de services permettant de définir et de mettre en correspondance plusieurs terminologies. De plus, un SMT doit faciliter l’utilisation des terminologies pour un grand nombre d’applications, échanger des données avec d’autres serveurs, mettre en relation des concepts, fournir des méthodes de recensement des terminologies utilisées par sources et exécuter des requêtes diverses. PARS3 est une plateforme d’accè…

Les grands utilisateurs (GU) des services d'urgence (≥4 visites annuelles) représentent une petite proportion des utilisateurs, mais contribuent à un nombre disproportionné du nombre de visites. Prévoir la grande utilisation est une tâche complexe mais essentielle. La régression logistique est largement utilisée à cette fin, mais peu d'études ont exploité les outils d'apprentissage automatique. Objectif : Comparer les performances de modèles développés avec différents outils statistiques pour prédire le risque de devenir un GU des services d'urgence. Il s’agit d’une étude de cohorte rétros…

Les systèmes de santé apprenants permettent la réutilisation des données cliniques à des fins de recherche et d’aide à la décision.  Ils reposent sur un accès large aux données cliniques, qui sont généralement dispersées dans de nombreux systèmes d'information hétérogènes. Les ontologies appliquées permettent de proposer une représentation commune de ces données, rendant possible leur interopérabilité indépendamment des architectures des systèmes sources. Nous développons ce modèle ontologique au sein de la plateforme de santé apprenante PARS3, et nous avons déjà créé plusieurs o…

Les cadres éthiques au Québec n’ont pas été établis en tenant compte des systèmes de santé apprenants (SSA), ce qui signifie que les modèles de consentement actuels pour l’utilisation secondaire des données de santé ne sont pas adéquats. L’implantation imminente d’un SSA au Québec amène l’urgence de revoir le cadre éthique pour qu’il s’arrime à une cette transition des systèmes de santé. Le projet CLARET a donc été mis en place afin de proposer des méthodes alternatives de consentement qui sont plus appropriées en contexte de SSA. Plus concrètement, au cours des années 2017 à 2019, l’équip…

Le CISSS Chaudière Appalaches implante, avec l’INESSS, un projet CoMPAS+ ciblant la qualité des transitions des soins des aînés avec démence. Ce projet implantera un atelier de pratique réflexive pour l’analyse du portrait de l’état de santé et de l’utilisation des services en regard des bonnes pratiques en démence, permettant d’engager des réflexions autour du rôle des intervenants et le développement d’une lecture commune des pratiques sur le territoire. La rétroaction basée sur les indicateurs permettra d’identifier des cibles d’amélioration et des actions pour améliorer le continuum de…

L’informatisation massive des données médicales ouvre de nouvelles possibilités d’amélioration des soins et de recherche biomédicale. Par exemple, la conception d’études prospectives et rétrospectives de grande échelle et le développement d’outils sophistiqués d’aide à la décision pour les professionnelles et professionnels de la santé. Cependant, l’implantation d’une telle plateforme se heurte à de multiples problématiques, comme l’hétérogénéité naturelle des données médicales. Les données sont difficilement interopérables puisqu’elles sont générées par des processus uniques à chaque étab…