Appel à soumission DeepHealth, Atelier de la conférence EGC 2019

[Nataliya Sokolovska]

Appel à soumission "DeepHealth - Deep learning in Health, Atelier de
la conférence EGC 2019"

Metz, 22 janvier 2019

https://nataliyasokolovska.wixsite.com/deephealth

Résumé : Cet atelier s'intéresse à l'utilisation des différentes
méthodes issues de l'apprentissage profond appliquées à des problèmes
de santé.

Descriptif : Au cours des dernières années, le coût décroissant de
l'acquisition de données et la disponibilité de sources de données
telles que les dossiers de santé électroniques, l'imagerie médicale,
les signaux médicaux (EEG, ECG,...), les données génomiques et données
sur la santé générées par les patients (PGHD), ont conduit à une
focalisation accrue sur les méthodes basées sur les données et sur
l'apprentissage automatique pour le domaine médical et de la santé.
Dans le même temps, l'apprentissage automatique a connu la révolution
de l'apprentissage profond. Les réseaux de neurones profonds
constituent déjà une solution pour de nombreuses applications
informatiques telles que l'analyse d'images et de vidéos, la
reconnaissance audio et vocale, le traitement du langage naturel, et
beaucoup d'autres domaines. Cet atelier vise à étudier les capacités
de l'apprentissage profond à résoudre des problèmes en santé en raison
de son efficacité récente dans de nombreux problèmes d'apprentissage
automatique.

Objectifs : Cet atelier à pour objectif de couvrir les technologies
récentes en apprentissage profond sous plusieurs angles, notamment les
méthodes, les architectures, les systèmes et les applications. Nous
invitons les chercheurs des milieux universitaire et industriel à
communiquer leurs technologies et idées abordant tous les aspects de
l'utilisation de l'apprentissage profond pour la santé et les
applications médicales. L'atelier couvre un vaste champ d'application
: dossier patient électronique (EHR), imagerie médicale, données
génomiques et métagénomiques, signaux biomédicaux (ECG, EEG,...),
données IOT, etc.

Thèmes de l'atelier (liste non exhaustive) :
- Apprentissage profond et ses applications médicales
- Visualisation et interprétations des réseaux de neurones
- Nouvelles architectures adaptées aux données santé
- Mise à l'échelle des méthodes de l'apprentissage profond aux données
médicales
- Intégration de différentes sources de données hétérogènes par
l'apprentissage profond
- Construction de nouvelles représentations des données médicales

Dates importantes :
2/12/2018 : Date limite de soumission
30/12/2018 : Notification aux auteurs
22/01/2018 : Atelier EGC

Soumission :
Format et lien de soumission sur le site du l'atelier :
https://nataliyasokolovska.wixsite.com/deephealth

Organisateurs :
Blaise Hanczar (IBISC, Université Paris-Saclay, Univ. Evry)
Nataliya Sokolovska (Sorbonne Université, équipe NutriOmics)
Farida Zehraoui (IBISC, Université Paris-Saclay, Univ. Evry)
Jean-Daniel Zucker (IRD, UMI 209, UMMISCO, Centre IRD de l'ile de France)