Séminaire de recherche: « No causality in - No causality out: Utility and limits of machine learning in drug safety research » par Tibor Schuster, PhD
Les principaux intérêts méthodologiques du professeur Schuster portent sur l'élaboration et l'application de méthodes d'inférence causale pour la conception et l'analyse d'essais cliniques comparatifs aléatoires en grappes et de recherches par observation fondées sur des données administratives ou électroniques de dossiers médicaux.
Les méthodes d'apprentissage machine gagnent en popularité dans les études sur l'innocuité des médicaments à l'aide de grandes bases de données d'observation. Les applications comprennent l'identification des facteurs de risque pour les résultats de santé critiques et la classification des patients en strates de risque afin d'optimiser les recommandations de traitement individuelles et la surveillance au cours du traitement. Les facteurs modificateurs de risque peuvent être des caractéristiques invariantes d'un individu, mais aussi des expositions dépendantes du temps. Les interactions médicamenteuses involontaires qui sont difficiles à modéliser à l'aide d'approches conventionnelles d'analyse des données (p. ex. les modèles de régression des risques) en raison de la nature complexe et dynamique dans le temps des expositions multiples aux médicaments constituent une menace particulière. Dans son discours. Le professeur Schuster montrera des exemples sur la façon dont les approches d'apprentissage machine peuvent être utilisées pour aider à identifier les prédicteurs de risque potentiels dans des contextes de données complexes. Il démontrera les limites des approches de ML dans les situations où l'ordre temporel des informations d'entrée (candidats prédicteurs) est ignoré et où le biais de stratification des collisionneurs rendra invalides les approximations d'importance variable estimée et les estimations des effets associés pour leurs équivalents causaux
Rejoignez-nous ensuite pour l'événement "Buck-a-beer" de 16h à 18h pour le corps professoral, le personnel et les étudiants.
* La bière sera vendue à 1$ l'unité.
Département de médecine de famille
5858, chemin de la Côte-des-Neiges, salle 300
Il n'y a pas de stationnement sur le site et le stationnement est limité dans la région.
Les taxis et les transports publics sont donc conseillés.
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(Note : Les étudiants du FMED 504 doivent assister à ce séminaire)