Une approche d’apprentissage automatique pour reconnaître le vieillissement en santé : développer des phénotypes et des personas liés au vieillissement en bonne santé dans l’Étude longitudinale canadienne sur le vieillissement En savoir plus
Diagnostic précoce des maladies cardiovasculaires à partir d’images rétiniennes du fond d’œil En savoir plus
Développement de modèles d’apprentissage automatique interprétables pour prédire les chutes chez les personnes âgées à l’aide de l’ensemble de données de la cohorte globale de l’ÉLCV En savoir plus
Prédire la progression de la maladie dans la dégénérescence maculaire liée à l’âge à l’aide de biomarqueurs génétiques et de pathologie rétinienne, de facteurs démographiques et environnementaux En savoir plus
Approches d’apprentissage automatique pour prédire le déclin cognitif et les troubles cognitifs dans les ÉLCV les participants ; En savoir plus
Permettre une prise en charge précise des maladies ophtalmiques grâce à la découverte des voies biologiques sous-jacentes et au développement d'outils de prédiction clinique En savoir plus
Amélioration de la précision du diagnostic par intelligence artificielle/apprentissage automatique En savoir plus
Profils de comportements de santé et prédiction des résultats pour la santé à partir de combinaisons de comportements de santé à risque En savoir plus
Développement d’un nouveau modèle multidisciplinaire pour explorer le vieillissement biologique En savoir plus
Un vieillissement réussi peut-il protéger contre les problèmes de santé mentale liés à la COVID-19? En savoir plus
