Bonjour, Habr! FizTech reprend une série d'ateliers sur l'intelligence artificielle AI @ MIPT. Aujourd'hui,
Alexander Frey et
Kevin O'Connell du Centre norvégien pour l'étude des troubles psychologiques (NORMENT) à Oslo parleront de l'utilisation des mégadonnées pour les modèles mathématiques du génome humain. La performance peut être vue dans le
groupe de PhysTech , elle se tiendra en anglais.
La génétique est un domaine à fort potentiel d'apprentissage automatique. Les études génomiques complètes (GWAS) les plus représentatives sont déjà menées sur des échantillons dépassant 1 million de personnes et contiennent des informations sur des dizaines de millions d'associations entre des variantes génomiques et des caractères phénotypiques. Selon certaines estimations, au total, ces études couvrent 80% de la variabilité des traits complexes d'une personne, y compris les troubles mentaux. Malgré cela, la difficulté de passer des connaissances scientifiques acquises aux applications cliniques demeure. En pratique, les informations génétiques personnelles sont rarement utilisées pour prédire la maladie. Au cours de la conférence, les études les plus réussies à l'échelle du génome et les limites qui entravent l'utilisation efficace des méthodes d'apprentissage automatique en génétique humaine seront examinées. Une partie de la leçon sera consacrée à la méthodologie statistique sous-jacente à de telles études, y compris l'analyse des modèles mixtes bayésiens et la méthode du maximum de vraisemblance limité. Les thèmes de l'évaluation des risques polygénétiques et de la médecine de précision, qui sont déjà effectivement mis en œuvre en termes d'évaluation du risque personnel de cancer et de stratification des risques de développer la maladie d'Alzheimer, seront abordés.
Les conférences précédentes du cours peuvent être vues
ici .