Martin Vallières consacre une grande part de ses travaux actuels au développement d’une solution pour la modélisation intégrative des données en oncologie. Il dirige le développement de MEDomicsLab, une plateforme en code source ouvert de calcul bout-en-bout pour l’oncologie de précision. Cette plateforme intégrera des données hétérogènes issues des hôpitaux, grâce à des méthodes d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique basées sur la théorie des graphes. En contribuant à l’amélioration des modèles de prédiction en oncologie, MEDomicsLab deviendra un outil d’intelligence artificiel déterminant en médecine.

Intérêts
  • Médecine de précision via analyse d’images médicales
  • Apprentissage machine
  • Réseaux de neurones graphiques
  • Traitement automatique des langues naturelles
  • Apprentissage distribué et fédéré
Formation
  • Chercheur postdoctoral, 2018-2020

    Université McGill, Montréal, Canada

  • Chercheur postdoctoral, 2018-2019

    University of California San Francisco, San Francisco, États-Unis

  • Chercheur postdoctoral, 2017-2018

    INSERM UMR 1101, Brest, France

  • Ph. D. Physique médicale, 2017

    Université McGill, Montréal, Canada

  • M. Sc. Physique médicale, 2012

    Université McGill, Montréal, Canada

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