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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
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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
Agrégation hiérarchique des facteurs de risque communs pour l’arthrose et les maladies cardiovasculaires En savoir plus
