La diversité des sources de données opérationnelles (ou dites de « vie réelle ») promet d'améliorer les capacités à soutenir non seulement la recherche, mais aussi la politique, la gestion et la pratique clinique. La réalisation de cette promesse nécessite l'utilisation combinée de données provenant de toutes les sources d'information pour une description plus détaillée de la santé de la population et de l'état clinique de chaque patient. Les nouvelles connaissances tirées des données intégrées par divers algorithmes font de plus en plus partie des soins quotidiens aux patients. L'utilisation significative des données du monde réel est nécessaire pour mettre en œuvre le « système de santé apprenant », qui se caractérisera par une amélioration continue grâce à l'acquisition de connaissances à partir des données ainsi intégrées.

Lors de cette conférence le 4 avril prochain, Nathalie de Marcellis-Warin, professeure titulaire à Polytechnique Montréal et présidente-directrice générale du CIRANO, Stefan Schulz, professeur à l'Université de Médecine de Graz et Jean Noel Nikiema, chercheur au CReSP et professeur adjoint à l’École de Santé publique de l’Université de Montréal aborderont les enjeux et défis pratiques de l’acceptabilité sociale du partage et de l’utilisation des données pour les nouveaux besoins induits par les algorithmes d’intelligence artificielle. Ils examineront ensuite pourquoi les standards de données sont importants pour la création d'algorithmes d'intelligence artificielle pour les soins de santé et les sciences de la vie.