IVADO, en partenariat avec le Centre de Recherches Mathématiques (CRM), organise ce symposium scientifique de haut niveau dans le cadre du semestre thématique « Math pour la santé » (août–décembre 2026). La recherche biomédicale est transformée par des données d’une échelle et d’une complexité sans précédent : génomique populationnelle, imagerie biologique haute résolution et dossiers de santé électroniques. Pourtant, les méthodes statistiques et computationnelles actuelles peinent à répondre aux défis que posent l’hétérogénéité des données, le bruit, la haute dimensionnalité et la rigueur réglementaire.
Le programme réunit statisticien·nes, chercheur·es en apprentissage automatique et scientifiques biomédicaux de 13 institutions nord-américaines (McGill, Harvard, UNC, Yale, University of Toronto, UPenn, Johns Hopkins…). Les deux journées thématiques abordent successivement l’inférence conforme et les prédictions robustes (Jour 1), puis les applications émergentes (génomique spatiale, données EHR causales, tensor smoothing pour cellules individuelles (Jour 2)). Conférenciers clés : Hongtu Zhu (UNC), Xihong Lin (Harvard), Erica Moodie (McGill), Nancy R. Zhang (UPenn), Martin Lindquist (Johns Hopkins).
Ce symposium représente un rendez-vous essentiel pour les acteurs de la e-santé francophones travaillant sur l’IA appliquée à la biomédecine, notamment les chercheurs québécois et les équipes de Santé Québec engagées dans des projets d’IA médicale. Il positionne Montréal comme carrefour scientifique international pour la santé numérique précise.
