Organisée par: La Direction générale des données de gestion et de la surveillance (DGDGS) de l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC) et le Centre de collaboration nationale des maladies infectieuses (CCNMI).
Dates et heure: 27 mai 2025 | De 13 h à 14 h, heure de l’Est/12 h à 13 h, heure du Centre
Langue : Anglais
Introduction
Retrouvez-nous le mardi 27 mai, 2025 de 13-14h (HE) pour le prochain séminaire de la série Progrès dans le domaine de la surveillance de la saison 2024-2025 intitulé « Mise en place d’un système de surveillance, de détection rapide et de prévision des épidémies d’influenza aviaire au Canada. »
Depuis novembre 2021, le Canada a été confronté à plusieurs reprises à des épidémies de la souche H5N1 de l’influenza aviaire, touchant à la fois les populations de volailles domestiques et d’oiseaux sauvages. Ces épidémies ont non seulement posé des risques pour la santé publique, mais ont également causé des perturbations généralisées et des dommages économiques importants au sein de l’industrie avicole.
Les techniques de surveillance existantes, telles que l’échantillonnage environnemental de l’eau, du sol, de l’air et des enclos d’oiseaux, sont standard, mais elles demandent souvent beaucoup de travail et sont coûteuses, ce qui limite la rapidité d’intervention. Pour surmonter ces défis, cette étude présente une nouvelle approche de surveillance numérique et un système d’alerte précoce qui exploitent les données Web accessibles au public pour suivre et anticiper les épidémies d’influenza aviaire avec plus de rapidité et d’efficacité.
Le système analyse de multiples sources de données en ligne, notamment les rapports sur la météo et la qualité de l’air, la couverture médiatique, les tendances des médias sociaux et les modèles de recherche Google, qui montrent de fortes associations avec les événements épidémiques. En appliquant des méthodes d’apprentissage profond, telles que les modèles de mémoire à long et court terme (LSTM) et d’unité récurrente à portes (GRU), ce cadre prédit les épidémies potentielles dans tout le Canada, à l’échelle nationale et régionale.Cette stratégie fondée sur les données vise à aider les organismes de réglementation, les producteurs avicoles et les responsables de la santé publique à prendre des mesures préventives, dans le but ultime de minimiser la propagation du virus et de réduire le risque qu’il passe à l’homme ou à d’autres animaux.
Objectifs d’apprentissage
- Comprendre les limites des méthodes traditionnelles de surveillance de l’influenza aviaire et la nécessité de mettre en place des systèmes de surveillance plus efficaces.
- Expliquer comment l’intégration de diverses sources de données basées sur le Web (telles que la météo, les médias, les médias sociaux et les tendances de recherche) peut améliorer la détection et la prévision des épidémies d’influenza aviaire.
- Décrire le rôle des modèles d’apprentissage profond comme LSTM et GRU dans la prévision des épidémies d’influenza aviaire et le soutien des interventions proactives de la santé publique.
Conférencière
- Dre Zahra Movahedi Nia, Associée en recherche, Ph. D. en génie informatique, l’Université de York
La Dre Zahra Movahedi Nia est associée en recherche à l’Université York et scientifique des données chez AI4PEP Global South, où elle se spécialise dans l’apprentissage automatique, l’analytique de données et le traitement du langage naturel (TLN). Titulaire d’un doctorat en génie informatique, Zahra a passé trois ans comme chercheuse postdoctorale à l’Université York, où elle a développé un nouveau système d’alerte précoce pour les infections respiratoires à partir de sources de données disponibles sur le Web. Le programme de recherche principal de Zahra est axé sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de la science des données afin d’améliorer les processus décisionnels en matière de santé publique clinique. Grâce au développement de méthodes d’exploration de données et de modèles d’apprentissage automatique avancés, elle vise à relever des défis complexes en matière de santé en fournissant des aperçus fondés sur les données et des outils prédictifs qui éclairent les politiques et les interventions en matière de soins de santé. En dehors du monde universitaire, Zahra s’investit dans le développement de grands modèles de langage (GML) susceptibles d’offrir aux individus une aide à la consultation médicale anonyme, élargissant ainsi l’accès à des informations fiables sur la santé tout en préservant la vie privée. Elle se consacre entièrement à combler le fossé entre les technologies de pointe en matière d’IA et les solutions pratiques de soins de santé, visant à créer des outils qui autonomisent à la fois les individus et les prestataires de soins de santé.
Modérateurs
- Robert Sager, CCNMI
Plateforme et format
Le séminaire aura lieu sur Zoom. La présentation durera 30 minutes et sera suivie d’une période de discussion et de questions d’environ 15 minutes. Les documents de présentation en anglais et en français seront distribués par le biais des médias sociaux du CCNMI.
Instructions d’accès
Toutes les instructions seront publiées sur la page d’inscription Zoom et envoyées par courriel à tous les participants avant l’événement.
Webinaires antérieurs
La série Progrès dans le domaine de la surveillance a démarré en septembre 2023 avec une discussion sur les concepts fondamentaux de la surveillance de la santé publique et les perspectives d’avenir qu’elle offre. Les séminaires qui ont suivi ont porté sur les inégalités en matière de santé (séminaire 2), le rôle de la science des données (séminaire 3), la santé maternelle et néonatale (séminaire 4) et la surveillance des données sur les blessures (séminaire 5). Pour consulter la liste complète des séminaires et visionner ceux-ci, veuillez vous rendre à la page des webémissions de la série Progrès dans le domaine de la surveillance.
Déclarations d’accréditation
« Progrès dans le domaine de la surveillance » est une activité de formation collective auto-approuvée agréée au titre de la section 1, conformément au programme de Maintien du certificat du Collège royal des médecins et chirurgiens du Canada (CRMCC). « Progrès dans le domaine de la surveillance » est également approuvée par le Conseil d’Expérience Professionnelle pour les heures de développement professionnel des membres de l’Institut Canadien des inspecteurs en santé publique (ICISP).
