AI IN HEALTHCARE CONFERENCE
WEST AFRICA
Événement hybride (en ligne et en personne) | Mai&Juin
Applied Artificial Intelligence in
Healthcare
Cette conférence hybride rassemble tous ceux qui s’intéressent à l’intelligence artificielle (IA) à savoir : les médecins, chercheurs, scientifiques des données, ingénieurs spécialisés dans l’IA, étudiants en médecine et en informatique en Afrique de l’Ouest. Elle vise d’une part à contribuer à l’amélioration de l’offre de soins de santé en Afrique de l’Ouest en renforçant les connaissances et compétences des participants sur les applications, les opportunités et le potentiel de transformation de l’intelligence artificielle (IA) dans le contexte de soins de santé et d’autre part à faciliter la collaboration entre les chercheurs de l’Afrique de l’Ouest et ceux des USA et du Canada
The conference will be held in English with simultaneous interpretation into French to reach as many people as possible in Africa.
La conférence se tiendra en anglais avec interprétation simultanée en français.
Conférenciers
Candace Makeda Moore
Ingénieur en logiciel de recherche
Dr. Candace Makeda H. Moore, MD, a décroché son B.A. à l’université de Columbia aux États-Unis et son diplôme de médecine au Technion – Institut israélien de technologie en Israël. Elle a exercé en tant que médecin et a également travaillé dans le domaine de l’informatique pour la recherche médicale. Elle a élaboré des logiciels scientifiques pour diverses applications, notamment des programmes liés à divers aspects des données radiologiques, ainsi que des programmes de modélisation et de prédiction des maladies infectieuses. Candace Makeda occupe actuellement le poste d’ingénieur en logiciel de recherche.
Candace Makeda Moore
Ingénieur de recherche en logiciel
Chaitanya Shivade
Scientifique appliquée chez Amazon
Chaitanya est un scientifique appliqué chez AWS Health AI, où il travaille à la mise en production à grande échelle de modèles de pointe en matière de traitement automatique des langues et d’apprentissage automatique. Avant de rejoindre Amazon, il était membre du personnel de recherche chez IBM Research au laboratoire Almaden à San Jose. Chaitanya a obtenu son doctorat en sciences et ingénierie informatiques de l’Ohio State en 2016. Sa thèse portait sur l’utilisation de la PNL et de l’apprentissage automatique pour accélérer les essais cliniques. Chaitanya a largement publié dans le domaine du NLP biomédical à travers plusieurs conférences et revues.
Chaitanya Shivade
Chercheur (Spécialiste) en Sciences Appliquée chez Amazon
Charles Wachira
Ingénieur logiciel en full-stack
Charles est un ingénieur logiciel full-stack à IBM Research Africa disposant d’un éventail d’expertise dans les domaines de l’interface utilisateur, du backend et de l’ingénierie et des systèmes d’IA. Il est spécialisé dans l’innovation technique dans les domaines de l’avenir de la santé et du cloud hybride et a de l’expérience dans le développement et le déploiement de systèmes. Charles Wachira a décroché son B.S. (Hons) au département d’ingénierie électrique et électronique de l’université de Nairobi, au Kenya.
Charles Wachira
Ingénieur logiciel en full-stack
Collin Stultz
MIT
Professeur Collin M. Stultz est chercheur principal au Laboratoire de Recherche en Électronique (RLE) du Massachusetts Institute of Technology (MIT). Il a obtenu son AB du Harvard College en 1988, son MD de la Harvard Medical School en 1997 et son PhD en biophysique avec Martin Karplus à l’Université de Harvard, également en 1997. Il est un cardiologue certifié qui continue de voir des patients dans les hôpitaux de la région de Boston. Le professeur Stultz fait partie de la faculté du Département de Génie Électrique et d’Informatique (EECS) du MIT et de l’Institut d’Ingénierie et de Sciences Médicales (IMES). Il est membre de l’American Society for Biochemistry and Molecular Biology et de la Federation of American Societies for Experimental Biology. Parmi les distinctions qu’il a reçues, figure le Burroughs Welcome Fund Career Award en Sciences Biomédicales, le NSF Career Award et le Steven G. and Renée Finn Faculty Research Innovation Fellowship.
Collin Stultz
Titulaire de la chaire Nina T. et Robert H. Rubin en Ingénierie et Sciences Médicales, Professeur d'Ingénierie Électrique et d'Informatique (MIT) et Cardiologue
Eliane Birba
Doctorante
Eliane Birba est doctorante à UCD et membre de ML-Labs, SFI Center for Research Training in Machine Learning, en Irlande. Elle est également enseignante en apprentissage automatique à l’Université virtuelle du Burkina Faso et cofondatrice de African Women in AI (AWAI). Ses recherches portent sur l’IA et ses applications interdisciplinaires aux sciences de la santé. Elle a obtenu sa licence en informatique a Nationale Chiao Tung University à Taïwan. Elle a également complété son M.Sc en science des données a KTH Royal Institute of Technology. Auparavant, elle a travaillé comme ingénieur au sein du groupe Kindred AB en Suède.
Eliane Birba
Doctorante
Sara Gerke
Professeure adjointe de droit
Sara Gerke est professeure adjointe de droit à Penn State Dickinson Law. Ses recherches actuelles mettent l’accent sur les défis éthiques et juridiques de l’intelligence artificielle et du big data en ce qui concerne les soins de santé et le droit de la santé aux États-Unis et en Europe. Elle effectue également des recherches sur le droit comparé et sur l’éthique relatifs à d’autres questions qui font la pointe des développements médicaux, comme la traduction clinique de la recherche sur les cellules souches, les produits biologiques, la médecine reproductive et, plus généralement, la santé numérique. Professeure Gerke était auparavant chargée de recherche en médecine, intelligence artificielle et droit au Petrie-Flom Center for Health Law Policy, la biotechnologie et la bioéthique de la Harvard Law School dans le cadre du projet Precision Medicine, Artificial Intelligence, and the Law (PMAIL) (médecine de précision, l’intelligence artificielle et le droit). Avant de rejoindre le Petrie-Flom Center de la Harvard Law School, Professeure Gerke était directrice générale de l’Institut de droit médical allemand, européen et international, de droit de la santé publique et de bioéthique des universités de Heidelberg et de Mannheim (IMGB). Professeure Gerke a publié ses travaux dans des revues juridiques, médicales, scientifiques et bioéthiques renommées, telles que JAMA, Science, Nature Medicine, npj Digital Medicine, Nature Machine Intelligence, Nature Electronics, Nature Biotechnology, The Lancet Digital Health, Annual Reviews of Genomics and Human Genetics, Journal of Law and the Biosciences, Yale Journal of Health Policy, Law, and Ethics, et Hastings Center Report, ainsi que dans des ouvrages publiés par Elsevier, Springer et Cambridge University Press. Le professeur Gerke a également été récemment nommé 2021 Health Law Scholar par l’American Society for Law, Medicine & Ethics et le Saint Louis University School of Law Center for Health Law Studies.
Gerke Sara
Professeure adjointe de droit; Ancienne chargée de recherche en médecine, intelligence artificielle et droit au Petrie-Flom Center for Health Law Policy, Biotechnology, and Bioethics à la Harvard Law School
Hoifung Poon
Microsoft
Dr Hoifung Poon est directeur principal du PNA Biomédical chez Microsoft Research et professeur affilié à l’École de Médecine de l’Université de Washington.
Il dirige le projet Hanovre, dont l’objectif primordial est de structurer les données médicales pour la médecine de précision. Il a donné des tutoriels sur ce sujet lors de conférences de premier plan telles que l’Association for Computational Linguistics (ACL) et l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI).
Ses recherches couvrent un large éventail de problèmes dans le domaine de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel (NLP), et ses travaux antérieurs ont été récompensés avec des Best Paper Awards décernés par des organismes de premier plan tels que le North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL), Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) et Uncertainty in AI (UAI).
Il a obtenu son doctorat en Sciences et Ingénierie Informatiques à l’université de Washington, avec une spécialisation en apprentissage automatique et en NLP.
Hoifung Poon
Directeur Principal du PNA Biomédical
Javier Tordable
GOOGLE
Dr Javier est un cadre technologique, un investisseur et un entrepreneur. Dans son rôle de Directeur Technique au Bureau CTO, il gère les relations stratégiques clés pour Google Cloud. Il est passionné par l’idée d’aider les organisations du monde entier à utiliser l’IA pour obtenir des résultats probants.
Avant Google, Javier était ingénieur logiciel chez Microsoft, où il écrivait des algorithmes d’apprentissage automatique pour le système de classement de recherche Web chez Bing. Et précédemment, il a suivi un programme de doctorat en mathématiques à l’Université de Valladolid, en Espagne.
Javier Tordable
Directeur technique, Bureau du Chief Technology Officer (CTO)
Jonathan Sutton
Scientifique senior
Chez Philips Research à Cambridge, Dr Sutton a pour mission de développer une technologie à ultrasons permettant un nouveau paradigme de la surveillance des patients dans la salle d’opération, les soins intensifs et l’environnement préhospitalier
Jonathan Sutton
Scientifique senior
Julien Cohen-Adad
Polytechnique Montréal
Prof. Cohen-Adad est un physicien en RM et un développeur de logiciels avec plus de 15 ans d’expérience dans les méthodes d’IRM avancées pour l’évaluation quantitative de la structure et de la fonction du cerveau et de la moelle épinière. Il est professeur agrégé à Polytechnique Montréal, professeur associé de neuroscience à l’Université de Montréal, directeur associé de l’Unité de Neuroimagerie Fonctionnelle (Univ. Montréal), membre du Mila (Univ. Montréal) et il est titulaire de la Chaire de Recherche du Canada en Imagerie par Résonance Magnétique Quantitative. Avec son collègue, le Prof. Nikola Stikov, il dirige le Laboratoire NeuroPoly (www.neuro.polymtl.ca), qui compte une vingtaine d’étudiants diplômés et de chercheurs associés. Les recherches du Prof. Cohen-Adad sont très citées (Google Scholar). En tant que leader dans le domaine, il a organisé de nombreux ateliers lors de conférences internationales (https://spinalcordmri.org/workshops.html). Il est souvent invité à donner des conférences sur les méthodes d’IRM avancées et il est régulièrement consultant pour diverses entreprises (par exemple Biospective Inc., NeuroRx, IMEKA) et universités (Harvard, U. Toronto, UCL, UCSF, etc.) pour la mise en place de protocoles d’acquisition IRM et de traitement d’images.
Julien Cohen-Adad
Professeur à Polytechnique Montreal, Directeur adjoint de l'Unité de Neuroimagerie Fonctionnelle à l'Université de Montréal, Membre associé du Mila, Chaire de Recherche du Canada en Imagerie par Résonance Magnétique Quantitative.
Krzysztof Jerzy Geras
École de Médecine de l'Université de New York
Dr Krzysztof est professeur adjoint à la NYU School of Medicine et professeur affilié au NYU Center for Data Science. Ses principaux intérêts sont l’apprentissage non supervisé avec des réseaux de neurones, la compression de modèles, l’apprentissage par transfert, l’évaluation de modèles d’apprentissage automatique et les applications de ces techniques à l’imagerie médicale. Auparavant, il a fait un postdoc à NYU avec Kyunghyun Cho, un PhD à l’Université d’Édimbourg avec Charles Sutton et un MSc en tant qu’étudiant invité à l’Université d’Édimbourg avec Amos Storkey. Son BSc est de l’Université de Varsovie. Il a également effectué des stages industriels chez Microsoft Research (Redmond, en collaboration avec Rich Caruana et Abdel-rahman Mohamed), Amazon (Berlin, groupe de Ralf Herbrich), Microsoft (Bellevue) et J.P. Morgan (Londres).
Krzysztof Jerzy Geras
Professeur Adjoint, Département de Radiologie
Kyung Sung
Los Angeles (UCLA)
Dr Sung est professeur agrégé de radiologie, où ses recherches portent principalement sur le développement de nouvelles méthodes d’imagerie médicale et d’intelligence artificielle utilisant l’imagerie par résonance magnétique (IRM). Il a obtenu un doctorat en génie électrique de l’université de Californie du Sud, à Los Angeles, en 2008, et de 2008 à 2012, il a terminé sa formation postdoctorale à Stanford dans les Départements de Radiologie. Il a rejoint le Département des Sciences Radiologiques de l’Université de Californie, à Los Angeles (UCLA), en 2012. Son intérêt de recherche est de développer des techniques d’imagerie par résonance magnétique (IRM) rapides et fiables qui peuvent fournir un meilleur contraste diagnostique et des informations utiles. En particulier, son groupe de recherche (https://mrrl.ucla.edu/sunglab/) se concentre actuellement sur le développement d’algorithmes avancés d’apprentissage profond et de techniques d’IRM quantitatives pour le diagnostic précoce, l’orientation du traitement et l’évaluation de la réponse thérapeutique pour les applications oncologiques. De tels développements peuvent offrir des mesures plus robustes et reproductibles des marqueurs biologiques associés aux cancers humains.
Kyung Sung
Professeur de Radiologie et directeur du Laboratoire Sung, Université de Californie, Los Angeles (UCLA)
Laleh Seyyed-Kalantari
Scientifique associée
Dr. Laleh est une scientifique associée au Lunenfeld Tanenbaum Research Institute, à Toronto, au Canada. Avant d’obtenir un doctorat en génie électrique de l’Université McMaster, elle a bénéficié d’une bourse postdoctorale du CRSNG à l’Institut Vector et à l’Université de Toronto. Ses recherches sont axées sur la mise au point d’outils de diagnostic d’images médicales fondés sur l’IA, avec des contributions novatrices en théorie et en application, et en mettant l’accent sur leur équité. Son objectif ultime est d’éliminer les obstacles au déploiement fiable d’outils de diagnostic d’images médicales basés sur l’IA dans les cliniques, de manière à ce que les patients puissent en bénéficier, à ce que ces outils offrent une certaine équité et à ce qu’ils réduisent la charge de travail du personnel clinique. Elle a été lauréate d’un certain nombre de prix nationaux, provinciaux et institutionnels hautement concurrentiels, tels que la bourse postdoctorale du CRSNG (2018), la bourse d’études supérieures de l’Ontario Research in Motion (2015), la bourse d’études supérieures de l’Ontario et la bourse d’études supérieures de la Reine Elizabeth II en sciences et technologie (2014), et la bourse d’études supérieures de l’Ontario (2013).
Laleh Seyyed-Kalantari
Scientifique associée
Leo Anthony Celi
MIT et Harvard Medical School
En tant que directeur de la recherche clinique et principal chercheur scientifique au Laboratoire de Physiologie Computationnelle (LCP) du MIT, et en tant que médecin d’une unité de soins intensifs (USI) au Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC), Leo réunit des cliniciens et des spécialistes des données pour soutenir la recherche à l’aide de données collectées régulièrement dans le cadre du processus de soins. Son groupe a créé et gère la base de données publique Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC) et le eICU Collaborative Research Database de Philips-MIT, qui compte plus de 25 000 utilisateurs dans le monde. En outre, Leo est l’un des directeurs de cours pour HST.936 – informatique de santé mondiale pour améliorer la qualité des soins, et HST.953 – science collaborative des données en médecine, tous deux au MIT. Il est l’éditeur du manuel de chaque cours, tous deux publiés sous une licence libre accès. L’ouvrage « Secondary Analysis of Electronic Health Records » a été téléchargé plus d’un million de fois et a été traduit en mandarin, espagnol, coréen et portugais. Il est le rédacteur inaugural de PLOS Digital Health..
Leo Anthony Celi
Directeur de la Recherche Clinique et Principal Chercheur Scientifique, Laboratoire de Physiologie Computationnelle du MIT ; Professeur de Médecine
Mark Gerstein
Faculté de médecine de l’Université de Yale
Le professeur Gerstein est titulaire de la chaire Albert Williams d’Informatique Biomédicale, de Biophysique & Biochimie Moléculaire et d’Informatique à l’Université de Yale. Ses recherches consistent à appliquer des approches quantitatives telles que l’exploration de données et la simulation à des problèmes de biologie moléculaire. Il s’intéresse plus particulièrement à l’annotation du génome humain, aux réseaux moléculaires et à la géométrie macromoléculaire.
Nous faisons de la recherche en bio-informatique, en appliquant des approches computationnelles à des problèmes de biologie moléculaire. De manière générale, nous nous intéressons aux analyses à grande échelle des séquences génomiques, des structures macromoléculaires et des ensembles de données de génomique fonctionnelle. On espère que ces analyses nous permettront d’aborder un certain nombre de questions statistiques générales sur les macromolécules, relatives à leurs propriétés physiques, leur fonction cellulaire, leurs interactions et leur distribution phylogénétique. Nous nous concentrons particulièrement sur le génome et le protéome humains. Nos recherches font appel à un certain nombre de techniques quantitatives, notamment la conception de bases de données, l’exploration systématique de données et l’apprentissage automatique, la visualisation de données de grande dimension et la simulation moléculaire. Plus précisément, nous nous concentrons sur trois questions. Tout d’abord, nous nous intéressons à l’annotation de la séquence brute du génome humain, en particulier à la caractérisation des vastes régions intergéniques. Ensuite, nous essayons d’obtenir la fonction de tous les gènes codés par le génome. Ici, nous essayons de caractériser la fonction à grande échelle grâce à l’utilisation de réseaux moléculaires. Enfin, pour le groupe de gènes codant pour des protéines qui ont des structures 3D connues, nous essayons de voir comment leur fonction est assurée par le mouvement et comment le mouvement peut être prédit à partir de la géométrie du packaging.
Mark Gerstein
Titulaire de la chaire Albert L Williams d'Informatique Biomédicale et Professeur de Biophysique Moléculaire & de Biochimie, d'Informatique, de Statistique & de Science des Données ; Co-Directeur du Center for Biomedical Data Science
Matthew Lungren
Faculté de Médecine de l'Université de Stanford et Amazon
Professeur Lungren est le principal chercheur scientifique pour l’Intelligence Artificielle (IA) clinique et l’apprentissage automatique chez Amazon. Il a été co-directeur du Centre de Stanford pour l’Intelligence Artificielle en Médecine et en Imagerie et de la Faculté de Médecine du Département de Radiologie du Centre Médical de l’Université de Stanford. Les recherches financées par le NIH et la NSF du Dr Lungren se situent dans le domaine de l’IA et de l’apprentissage profond dans l’imagerie médicale, la médecine de précision et les résultats de santé prédictifs. Ses travaux ont fait l’objet d’articles dans des médias nationaux tels que NPR, Vice News, Scientific American et il intervient régulièrement dans des réunions scientifiques nationales et internationales sur le thème de l’IA dans les soins de santé.
Matthew Lungren
Membre associé du Centre de Stanford pour l'Intelligence Artificielle en Médecine et en Imagerie ;
Chercheur Clinique Principal, Intéliggence Artificielle (IA)/Machine Learning - World Wide Public Sector Health
Matthew R. Versaggi
Directeur principal de l'intelligence artificielle et des technologies cognitives ; ingénieur distingué, TLCP ; nommé à l'Académie des technologies
Matthew est un leader principal dans le domaine de l’intelligence artificielle, avec une expérience dans le secteur des soins de santé dans le classement Fortune-5. Il possède un mélange unique d’expériences dans les domaines des affaires, de la technologie, de l’entrepreneuriat et de l’enseignement ; c’est un orateur public, un stratège et un mentor expérimenté, et il a une expérience des affaires internationales. En outre, Matthew assume d’autres responsabilités en tant qu’expert en éducation et en matière d’IA/ML pour le College of Artificial Intelligence de l’Optum Tech University et en tant qu’expert en matière de brevets de l’UHG, qui examine les technologies d’IA/ML. Matthew est titulaire de quatre diplômes universitaires : BA (informatique), BS (finance / MIS), MS (informatique – intelligence artificielle), MBA (commerce international / économie) et des certificats professionnels en sécurité (serveur / réseau), science des données / apprentissage automatique, intelligence artificielle et informatique quantique.
Matthew R. Versaggi
Directeur principal de l'intelligence artificielle et des technologies cognitives ; ingénieur distingué, TLCP ; nommé à l'Académie des technologies
Mazdak Abulnaga
MIT
Maz Abulnaga est une doctorante de sixième année conseillé par Polina Golland et Justin Solomon dans le Laboratoire d’Informatique et d’Intelligence Artificielle. Ses recherches portent sur l’application de l’apprentissage automatique et du traitement géométrique aux problèmes d’analyse d’images médicales. Ses recherches portent sur le développement de modèles informatiques pour l’étude du placenta en IRM fœtale. Maz aime préparer des présentations et rédiger des articles et des billets de blog. Maz est récipiendaire de la bourse NSF et a obtenu sa maîtrise au MIT et son baccalauréat à l’Université de Colombie-Britannique. En dehors du laboratoire, vous pouvez trouver Maz en train de jouer au basket-ball au centre Z ou sur le terrain de golf en été.
Mazdak Abulnaga
Doctorant
Mihaela van der Schaar
John Humphrey Plummer Professeur d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle et de médecine ; Directrice du Cambridge Centre for AI in Medicine (CCAIM).
Mihaela van der Schaar détient la chaire John Humphrey Plummer d’apprentissage automatique, d’intelligence artificielle et de médecine à l’université de Cambridge et fait partie de l’Alan Turing Institute à Londres. Parallèlement à la direction du laboratoire van der Schaar, Mihaela est fondatrice et directrice du Cambridge Centre for AI in Medicine (CCAIM). Mihaela a été élue membre de l’IEEE en 2009. Elle a remporté de nombreux prix, dont le prix Oon sur la médecine préventive de l’université de Cambridge (2018), un prix CAREER de la National Science Foundation (2004), trois prix de la faculté IBM, le prix de l’innovation IBM Exploratory Stream Analytics, le prix Philips Make a Difference et plusieurs prix du meilleur article, dont le prix IEEE Darlington. Mihaela figure en tant qu’inventeur dans 35 brevets américains (dont la majorité est répertoriée ici), dont beaucoup sont encore fréquemment cités et adoptés dans les normes. Elle a apporté plus de 45 contributions à des normes internationales pour lesquelles elle a reçu 3 prix ISO. En 2019, selon un rapport de Nesta, Mihaela est devenue la chercheuse en IA la plus citée au Royaume-Uni.
Mihaela van der Schaar
John Humphrey Plummer Professeur d'apprentissage automatique, d'intelligence artificielle et de médecine ; Directrice du Cambridge Centre for AI in Medicine (CCAIM).
Minnan Xu
Chef de département des soins connectés et de la santé personnelle
Minnan Xu est chef de département des soins connectés et de la santé personnelle chez Philips Research N.A., qui s’efforce d’améliorer les soins dans et hors des hôpitaux. Elle dirige une équipe de plus de 40 scientifiques et ingénieurs qui se concentrent sur la création de produits et de solutions innovants rendus possibles par l’IA et la science des données. Minnan développe et dirige également des collaborations entre diverses équipes couvrant le milieu universitaire, l’industrie et la médecine clinique.
Minnan Xu
Chef de département des soins connectés et de la santé personnelle - Philips Research North America
Peter Henstock
Responsable technique de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
Peter Henstock est responsable de l’apprentissage automatique et de l’IA chez Pfizer. Son travail se situe à l’intersection de l’IA, de la visualisation, des statistiques et du génie logiciel, appliqué principalement à la découverte de médicaments, mais plus récemment aux essais cliniques. Il s’efforce de promouvoir la méthodologie de l’IA au sein de Pfizer afin d’améliorer la recherche et le développement de médicaments. Peter est titulaire d’un doctorat en intelligence artificielle de l’université Purdue et de Master. Il a été reconnu par le groupe Deep Knowledge Analytics comme l’un des 12 principaux leaders mondiaux dans le domaine de l’IA et de l’industrie pharmaceutique. Il enseigne également l’IA, le génie logiciel à l’université de Harvard.
Peter Henstock
Responsable technique de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle
Regina Barzilay
MIT
Regina Barzilay est professeure au Département de Génie Électrique et d’Informatique et membre du Laboratoire d’Informatique et d’Intelligence Artificielle du Massachusetts Institute of Technology. Elle est responsable de la faculté d’IA pour la Jameel Clinic, un centre du MIT pour l’Apprentissage Automatique le domaine de la Santé au MIT. Ses intérêts de recherche portent sur le traitement du langage naturel, les applications de l’apprentissage profond à la chimie et l’oncologie. Elle est lauréate de plusieurs prix, dont le NSF Career Award, le MIT Technology Review TR-35 Award, le Microsoft Faculty Fellowship et plusieurs Best Paper Awards à la NAACL et à l’ACL. En 2017, elle a reçu une bourse de recherche MacArthur, une bourse de recherche ACL et une bourse de recherche AAAI. En 2020, elle a reçu le prix Squirrel de l’AAAI pour l’Intelligence Artificielle au Profit de l`Humanité. Elle a obtenu son doctorat en informatique à l’université de Columbia et a passé une année de postdoc à l’université de Cornell. Regina a obtenu son diplôme de premier cycle à l’université Ben Gourion du Néguev, en Israël.
Regina Barzilay
Professeur à l'École d'Ingénierie du MIT pour l'Intelligence Artificielle (IA) et la Santé ; Responsable de la Faculté d'IA, Laboratoire d'Informatique & d'Intelligence Artificielle de la Clinique Jameel
Robert Vandersluis
GlaxoSmithKline plc (GSK)
Robert Vandersluis est VP de l’intelligence artificielle chez GSK, où il étudie les questions d’éthique et de politique publique entourant le développement et le déploiement du système d’IA dans le secteur pharmaceutique. Fort du succès du programme de bourses GSK.ai, Robert est également en train de lancer des bourses post-doctorales sur l’éthique et la sécurité de l’IA dans un certain nombre d’universités de renommée mondiale. L’objectif de ces bourses sera d’entreprendre des recherches originales pour aider GSK et le reste de l’industrie pharmaceutique à proposer des interventions basées sur l’IA qui soient inclusives, autonomisantes et sûres.
Avant de travailler dans le domaine de l’IA, Robert gérait un portefeuille d’investissements de 20 milliards de livres sterling chez GSK et un bilan de 20 milliards de livres sterling chez FCE Bank PLC, où il était trésorier. Robert a également siégé au conseil d’administration et présidé le Comité d’Audit & de Risque de LPPI, qui gère 22 milliards de livres sterling d’actifs. Dans le secteur caritatif, Robert a siégé aux conseils d’administration et aux comités d’investissement de la Pensions Trust, qui gère 13 milliards de livres sterling, et de la Walcot Foundation, qui dispose d’une dotation de 120 millions de livres sterling.
Robert entreprend actuellement un diplôme d’études supérieures en éthique pratique à l’université d’Oxford, où il se concentre sur les questions liées à l’intelligence artificielle. Auparavant, Robert a étudié l’économie, la politique, la philosophie et les politiques publiques à la London School of Economics, à l’Université du Michigan, à l’Université de Cambridge et à la Kennedy School of Government de l’Université de Harvard.
Robert Vandersluis
Vice-Président chargé de l'Éthique et de la Politique en matière d'Intelligence Artificielle
Eliane Birba
Doctorante
Eliane Birba est doctorante à UCD et membre de ML-Labs, SFI Center for Research Training in Machine Learning, en Irlande. Elle est également enseignante en apprentissage automatique à l’Université virtuelle du Burkina Faso et cofondatrice de African Women in AI (AWAI). Ses recherches portent sur l’IA et ses applications interdisciplinaires aux sciences de la santé. Elle a obtenu sa licence en informatique a Nationale Chiao Tung University à Taïwan. Elle a également complété son M.Sc en science des données a KTH Royal Institute of Technology. Auparavant, elle a travaillé comme ingénieur au sein du groupe Kindred AB en Suède.
Eliane Birba
Doctorante
Charles Wachira
Ingénieur logiciel en full-stack
Charles est un ingénieur logiciel full-stack à IBM Research Africa disposant d’un éventail d’expertise dans les domaines de l’interface utilisateur, du backend et de l’ingénierie et des systèmes d’IA. Il est spécialisé dans l’innovation technique dans les domaines de l’avenir de la santé et du cloud hybride et a de l’expérience dans le développement et le déploiement de systèmes. Charles Wachira a décroché son B.S. (Hons) au département d’ingénierie électrique et électronique de l’université de Nairobi, au Kenya.