Organisateurs:

Dr Erica Moodie est professeure de biostatistique à l’Université McGill et titulaire d’une chaire de recherche au Canada (niveau 1) en Méthodes Statistiques pour la Médecine Personnalisée. Elle est également titulaire d’une bourse de carrière de chercheur de mérite du Fonds de recherche du Québec-Santé. Elle est la lauréate 2020 du prix CRM-SSC en statistique et membre élu de l’Institut international de statistique. Ses principaux intérêts de recherche sont l’inférence causale et les données longitudinales, avec un intérêt marqué pour la médecine de précision.

Le Dr Michael Wallace est professeur agrégé à l’Université de Waterloo. Ses recherches portent sur la médecine de précision et les régimes de traitement dynamiques, en développant une nouvelle méthodologie pour identifier les règles de décision de traitement basées sur des données du patient. Plus généralement, ils étudient les effets des violations d’hypothèses dans les problèmes d’inférence causale, avec un accent particulier sur l’erreur de mesure.

Conférenciers:

Les intervenants de cette session forment un groupe diversifié de chercheurs exceptionnels, couvrant à la fois des intérêts méthodologiques et appliqués. Les conférenciers Dr Rubab Arim et Dr Evelyne Bougie de la Division de l’Analyse Sociale et de la Modélisation de Statistique Canada débuteront la présentation; ils parleront du Disaggregated Data Action Plan et des discussions internationales en cours concernant les meilleures pratiques en matière de normes (couvrant des sujets tels que, par exemple, quels groupes mériteraient d’être combinés).

Le Dr AJ Lowik est conseiller en matière d’équité entre les sexes au Centre for Gender and Sexual Health Equity. Le Dr Lowik est un chercheur en santé trans; ils ont développé le Sex and Gender in Methods & Measurement Toolkit.

Dr Irene Chen est professeur adjoint entrant à l’UC Berkeley et à l’UCSF avec des nominations conjointes en santé de précision computationnelle et en génie électrique et informatique. Ses intérêts de recherche incluent l’apprentissage automatique éthique dans le domaine de la santé.

Dr Emma Pierson est professeure adjointe d’informatique au Jacobs Technion-Cornell Institute de Cornell Tech et du Technion. Ses recherches portent sur l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour étudier les inégalités et les soins de santé.