Maimouna Bagna

Maimouna Bagna détient un baccalauréat en génie électrique (Université d’Ottawa), une maîtrise en génie électrique (Université de Sherbrooke) et un doctorat en médecine expérimentale (Université Laval). Son champ d’expertise porte sur l’adaptation et l’application de méthodes d’analyses avancées sur les données sanitaires et sociales. Sa passion pour la recherche en santé et l’analyse innovatrice des données existantes l’a amené à se joindre comme stagiaire postdoctorale à l’équipe du projet structurant appelé  «L’analyse novatrice de grandes banques de données : réunir les chercheurs et les données pour comprendre la complexité du vieillissement» développé au Centre de recherche sur le vieillissement. 

Le vieillissement est une réalité complexe. Pour mieux comprendre ce processus, il devient de plus en plus nécessaire de jumeler plusieurs domaines de connaissances et de recherche afin de mieux saisir leur interaction complexe. Aujourd’hui, avec la disponibilité grandissante de bases de données liées au vieillissement, l’utilisation des méthodes d’analyses avancées permettent de poser un regard nouveau sur ces données et de découvrir des interactions, jusqu’ici inconnues ou non-suffisamment définies, entre plusieurs aspects du vieillissement. C’est là toute l’expertise que Maimouna Bagna voudrait apporter dans le domaine de la recherche sur le vieillissement, lors de son stage postdoctoral au Centre de recherche sur le vieillissement. 

Depuis son arrivée en avril 2014, Maimouna effectue des recherches à temps plein visant à proposer des méthodes novatrices pour mieux analyser les données issues de bases de données nationales et  provinciales existantes et amener de nouvelles façons de les comprendre. Au cours de son stage, elle compte démontrer tout le potentiel de la mise en commun des savoirs de plusieurs chercheurs qui s’intéressent à différents aspects du processus du vieillissement, ainsi que la puissance des méthodes «intelligentes» d’analyses de données issues de l’informatique, afin d’identifier des liens, jusqu’ici inconnus, entre différents aspects du vieillissement. Pour ce faire, elle utilise des méthodes d’analyses issues de la science du forage de données, domaine de recherche de l’informatique en plein essor, pour analyser plusieurs variables reliées à différents domaines tels que  la nutrition, la participation sociale, les biomarqueurs, l’usage des médicaments et l’utilisation des services de soins de santé chez les personnes âgées. En examinant toutes ces variables dans leur ensemble, Maimouna espère découvrir des liens jusqu’ici insoupçonnés afin d’émettre de nouvelles hypothèses sur les facteurs, leur combinaison et leur interaction, qui pourraient prédire le mieux la qualité du vieillissement. 

Maimouna estime que ses travaux ouvriront la porte à plusieurs projets de collaboration entre différents chercheurs qui permettront de valider les nouvelles hypothèses ainsi proposées et ultimement aider à  contribuer à l’ajustement et l’émission de nouvelles recommandations en lien avec la santé des aînés. Elle espère également influencer les actions en matière de santé chez les jeunes populations en vue d’un vieillissement réussi. Les résultats de ses travaux seront diffusés auprès de la communauté scientifique.


Qu’est-ce que le forage de données?

Le forage de données est une science issue de l’informatique et de l’intelligence artificielle qui a pour objectif de découvrir des structures intéressantes, inattendues, et utiles dans de grandes bases de données. Il s’agit d’une approche encore peu utilisée et son rôle potentiel est encore peu connu dans les études sur le vieillissement, excepté dans le domaine de la biologie ou de la génétique. Les techniques de forage de données fournissent de puissantes techniques automatiques de découverte de nouvelles connaissances à partir des données, permettant ainsi de proposer de nouvelles hypothèses. 

Forte de ses études pluridisciplinaires et de nombreuses années d'expérience dans le développement d'algorithmes de haut niveau pour l'analyse des données liées à la santés, Maimouna dispose d’une compréhension unique des défis inhérents aux deux domaines (méthodes d’analyses avancées et données de santé). Ses connaissances particulières lui permettent de cibler et de proposer  la méthode  d’analyse la mieux adaptée pour une question spécifique en recherche en santé, selon la particularité et la complexité des données en présence.

Une contribution à l’avancement des connaissances

Grâce à l’expertise du groupe de chercheurs impliqués et de celle de Maimouna, ce projet structurant du CdRV introduit de nouveaux outils analytiques importants dans ce domaine de recherche tout en aidant à unifier la recherche dans de nombreux domaines du vieillissement. Il renforce ainsi l'effort actuel de la recherche en santé visant l’informatisation des bases de données, le partage des données et l'harmonisation des méthodes d’analyse.

Les chercheurs du CdRV impliqués dans ce projet structurant : Hélène Payette (nutrition), Mélanie Levasseur (participation sociale), Alan Cohen (biomarqueurs), Shengrui Wang (forage de données), Benoit Cossette (médicaments), Guillaume Léonard (douleur), Tàmàs Fülöp (biologie du vieillissement) et Nicole Dubuc (services de soins de santé). Deux experts supervisent ce projet soit Shengrui Wang, spécialiste en développement des méthodes de forage de données, et Alan Cohen, expert en statistique et physiologie du vieillissement.  

Sur la photo (dans l’ordre habituel) : Shengrui Wang, Maimouna Bagna, Hélène Payette et Mélanie Levasseur.
Absents de la photo : Alan Cohen, Benoit Cossette, Guillaume Léonard, Tàmàs Fülöp et Nicole Dubuc.


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