Date : Jeudi 12 juin 2025
Heure : 13h à 14h, heure de l’Est
Lieu : Sur Zoom
Rejoignez-nous pour le prochain séminaire NISS-INCASS sur la science des données collaboratif, intitulé « Data Science Techniques for Control of Assistive Devices after Neurological Injury ».
À venir !
Les études et la carrière de la Dre Lauren Wengerd l’ont menée à la croisée des chemins entre les soins de santé, la recherche et les affaires. Elle a récemment obtenu un doctorat en sciences de la santé et de la réadaptation, avec une mineure en neurosciences, à l’Université d’État de l’Ohio. Ses recherches portent principalement sur l’identification de nouvelles interventions efficaces pour optimiser la fonction et l’autonomie des adultes atteints de troubles neurologiques. Elle se passionne pour l’identification d’approches de soins de santé non seulement efficaces, mais aussi rentables. Elle intègre régulièrement des analyses coût-efficacité dans la conception des études cliniques afin de combler le fossé entre la recherche et les soins cliniques. Titulaire d’une maîtrise en ergothérapie et d’une licence en administration des affaires et marketing, deux diplômes qui lui sont toujours utiles dans ses fonctions de recherche et de conseil clinique. Elle poursuit activement une carrière qui lui permettra de développer ses connaissances et sa passion pour les soins de santé, la recherche et les affaires afin d’améliorer la qualité de vie et l’autonomie fonctionnelle des personnes atteintes de lésions neurologiques.
Le Dr David Friedenberg est directeur de recherche en science des données et neurotechnologie et chef d’équipe en apprentissage automatique/IA au sein du groupe d’analyse avancée de Battelle. Il est responsable principal de plusieurs projets en neurotechnologie visant à développer de nouvelles technologies basées sur l’IA pour améliorer la vie des personnes souffrant de déficiences motrices dues à des lésions neurologiques telles que des lésions de la moelle épinière et des accidents vasculaires cérébraux. Data scientist expérimenté, fort d’une expérience de conseil dans plusieurs disciplines, il se passionne pour le développement de solutions basées sur l’IA/AM à des problèmes complexes, pour le bien de l’humanité. 
Nancy McMillan occupe actuellement le poste de responsable de recherche en science des données au sein du pôle Recherche et analyse en santé de Battelle. Pour une clientèle diversifiée du gouvernement fédéral, elle pilote le développement d’un pipeline d’accélération de la biocuration et d’un outil utilisateur basé sur un modèle de langage étendu (MLE), le développement de pipelines, d’analyses et de visualisations de données de déclaration électronique initiale de cas, ainsi que le développement de méthodes analytiques pour l’obtention d’une autorisation de mise sur le marché abrégée (ANDA) pour une technologie agile de fabrication de médicaments. Nancy collabore depuis longtemps au sein de Battelle, apportant statistiques et apprentissage automatique aux compétences approfondies de Battelle en biologie, chimie et science des matériaux. En tant que chercheuse et professionnelle en gestion de projet, Nancy a travaillé et publié sur l’évaluation de l’exposition et des risques environnementaux ; les avantages en matière de sécurité des transports ; l’évaluation quantitative des risques liés au terrorisme chimique, biologique, radiologique et nucléaire (CBRN) ; la biosurveillance ; et la bioinformatique. De 2017 à 2023, elle a dirigé la division Analyse de la santé, une équipe d’environ 100 data scientists qui soutient les activités de recherche contractuelle de Battelle. Nancy est membre du conseil d’administration du National Institute of Statistical Sciences (NISS), présidente du comité des affiliés du NISS et membre du comité consultatif sur les données du réseau d’approvisionnement et de transplantation d’organes.
À une époque où les données transcendent les frontières traditionnelles, il n’a jamais été aussi crucial de favoriser la collaboration interdisciplinaire. En collaboration avec le National Institute of Statistical Sciences (NISS), nous sommes fiers de présenter la NISS-CANSSI Collaborative Data Science Webinar Series, consacrée à la présentation du travail des data scientists et des scientifiques de domaine issus de divers domaines scientifiques qui collaborent pour faire progresser la science. Cette initiative célèbre le pouvoir de la collaboration, en démontrant comment la fusion de la science des données avec diverses disciplines peut stimuler l’innovation, résoudre des problèmes complexes et repousser les frontières de la connaissance au-delà du domaine des statistiques.
Chaque session sera animée par deux intervenants : un data scientist et un expert d’un autre domaine qui ont collaboré avec succès pour obtenir des résultats percutants. Grâce à leurs expériences et à leurs connaissances partagées, les participants acquerront une compréhension plus approfondie des processus collaboratifs qui comblent les écarts entre différents paysages scientifiques. Ces séminaires mettront non seulement en lumière les partenariats réussis, mais offriront également une plateforme d’échange d’idées, de méthodologies et de bonnes pratiques qui inspirent de nouvelles collaborations.