Reference number : 172-2021-2022-Q2-978160, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Victoria, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Victoria|Victoria, recipient postal code : V8P 5C2, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : A New Framework for Secure Predictive Healthcare Delivery through Federated Machine Learning, agreement title french : Nouveau cadre prévisionnel pour la prestation sécurisée de soins de santé reposant sur l’apprentissage automatique fédéré, agreement number : 978160, agreement value : 247280.0, agreement start date : 2021-08-04, agreement end date : 2024-03-30, description english : In the last decade, significant advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques has created a growing interest in leveraging these techniques to achieve predictive healthcare delivery. It is expected that AI and ML will bring about a paradigm shift in the next generation healthcare systems. Such systems will utilize AI and take advantage of inexpensive high-performance and cloud computing environments. However, ML and AI are data-hungry and data-driven technologies. This characteristic, in particular, could potentially limit the utilization of AI in healthcare systems. The goal of this Project is to address these challenges using federated learning (FL). The Project will develop a secure and scalable federated learning framework for healthcare systems. To demonstrate the application of the proposed framework for predictive healthcare, the project team will extend the precision care ML model developed in a previous project and also create a new predictive model for breast cancer detection. The proposed framework will focus on secure data discovery, data mapping and negotiation, privacy preservation while providing trusted and traceable data access, and a sharing environment for ML-based healthcare systems., description french : Depuis dix ans, les techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (AA) ont considérablement progressé, ce qui a suscité un intérêt grandissant pour leur application à la prévision des soins à dispenser. On s’attend à ce que l’IA et l’AA modifient le paradigme à la base des régimes de soins médicaux de la prochaine génération. Ces régimes utiliseront l’IA et exploiteront les plateformes infonuagiques peu coûteuses, mais ultra-performantes. Cependant, l’AA et l’IA ont besoin de données, et en quantité colossale, particularité qui pourrait en restreindre l’usage dans le secteur de la santé. Le projet s’attaquera à cet enjeu par le biais de l’apprentissage fédéré (AF). On élaborera un cadre d’apprentissage fédéré sûr et évolutif, convenant aux systèmes de santé. Pour en illustrer l’application à la prévision des soins médicaux, l’équipe adaptera le modèle AA élaboré pour la médecine de précision lors d’un projet antérieur et créera un nouveau modèle prévisionnel pour le dépistage du cancer du sein. Le cadre envisagé se concentrera sur la recherche sécurisée de données, le mappage et la négociation des données, la protection de données qu’on pourra consulter de façon fiable et traçable, ainsi que la création d’une plateforme de partage articulée sur l’AA pour les systèmes de soins de santé., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada