Julie Hussin, PhD

Ma recherche se trouve à l’intersection de l’intelligence artificielle (IA), de la génétique des populations et de l’analyse des données multi-omiques, avec comme but d’avancer l’implémentation de méthodologies IA à travers des pratiques de recherche équitables. Mon laboratoire de recherche souhaite contribuer à des défis clés de la santé reproductive par des stratégies computationnelles innovantes qui respectent et promeuvent la diversité. En développant des approches d’IA qui ne sont pas seulement prédictifs mais aussi interprétables et équitables, nous assurons qu’ils servent efficacement tous les segments de la population. Cela implique la création d’algorithmes capables de s’adapter à la variabilité complexe des données biologiques, tout en étant sensibles aux dimensions éthiques de l’IA, telles que la confidentialité, la sécurité des données et l’atténuation des biais. Mon approche comprend une compréhension de la diversité génétique humaines, une validation rigoureuse des outils d’IA dans des contextes démographiques diversifiés pour garantir que ces modèles fonctionnent de manière équitable à travers différents groupes de population, et la documentation des modèles pour évaluer s’ils répondent aux critères d’équité.

Un autre aspect clé de mon travail est l’établissement et l’analyse de bases de données qui servent de ressources précieuses pour la communauté de recherche, en se concentrant sur la diversité et l’inclusivité, pour faire le lien entre la santé cardiovasculaire et reproductive. Ces jeux de données facilitent non seulement des analyses multi-omiques mais permettent également aux chercheurs d’explorer les interactions entre les facteurs génétiques, environnementaux et de style de vie sur la santé reproductive et cardiovasculaire. En intégrant des outils d’IA dans ces plateformes, nous pouvons accélérer la découverte de nouveaux biomarqueurs et cibles thérapeutiques, menant à des interventions personnalisées et efficaces en médecine de précision.

À travers ce réseau, j’espère contribuer à promouvoir le déploiement et l’adoption de l’IA dans les études en biologie reproductive, assurant que les avantages de ces avancées technologiques soient accessibles à davantage de chercheurs et, ultimement, à traiter les patients.

Alexis Nolin-Lapalme
Étudiant au MD-PhD
alexis.nolin-lapalme@umontreal.ca

Moustapha Gassama
Étudiant au doctorat
moustapha.gassama@umontreal.ca

Camille Rochefort-Boulanger, MSc
Étudiante au doctorat
camille.rochefort-boulanger@umontreal.ca

Jean-Christophe Grenier
Bioinformaticien, responsable de laboratoire
jean.christophe.grenier@gmail.com

Raphael Poujol
Bioinformaticien
Raphael.poujol@gmail.com

Pamela Mehanna
Bioinformaticienne
pamela.mehanna@gmail.com