L’efficacité et l’innocuité des médicaments sont généralement bien évaluées dans des études cliniques, mais certaines populations y sont sous-représentées. Ces populations « pharmacologiquement marginalisées » incluent les femmes enceintes, les enfants et les personnes âgées.
Notre projet utilisera de larges bases de données provenant des systèmes de santé canadiens et internationaux en appliquant les méthodes avancées en intelligence artificielle (IA) pour étudier les effets des médicaments parmi les membres de ces groupes.
Notre programme comprend cinq branches de recherche spécifiques avec transfert de connaissances intégré : - harmonisation des données des cohortes existantes issues de grandes bases de données administratives;
- développement et évaluation d’approches statistiques (intelligence artificielle et modèles d’inférence causale);
- évaluation pharmaco-épidémiologique avec l’intelligence artificielle et application causale;
- évaluation économique, et
- évaluation de l’utilité sociale et de l’équité.
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