Federated Analysis Collective Learning Series: Federated Analysis 101

In the inaugural webinar of the Federated Analysis: Sate of the Science Collective Learning Series, Dr. Kim McGrail, HDRN Canada Scientific Director and Dr. Robert Platt, CNODES Executive Co-Lead, establish common understanding and language around federated analysis in a Canadian health data context. In examining the current state of the science, Drs. McGrail and Platt will explain why federated analysis is needed and explore the challenges that motivate the need for it in the health data research space.

About the series

Hosted by HDRN Canada, the Federated Analysis: State of the Science Collective Learning Series shares knowledge from experts on the state of the science of federated analytics and related key topics. Lessons learned will be used to develop tools for and to provide support to researchers conducting federated analyses.

À propos des conférencier-e-s

La Dre Kim McGrail est PDG et directrice scientifique du RRDS Canada. Elle est professeure à la School of Population and Public Health de l’Université de la Colombie-Britannique, directrice de la recherche à UBC Health et directrice scientifique de Population Data BC. Ses recherches portent sur l’évaluation quantitative des politiques et sur tous les aspects de la science des données démographiques. Mme McGrail a fait partie du groupe consultatif d’expert-e-s pour la stratégie pancanadienne sur les données de santé et est actuellement membre du Partenariat mondial pour l’IA de l’OCDE.

Le Dr Robert Platt est professeur au département d’épidémiologie, de biostatistique et de santé au travail de l’Université McGill. Il est titulaire de la chaire Albert Boehringer I en pharmaco-épidémiologie. Le Dr Platt est le co-responsable exécutif du CNODES et dirige l’équipe Méthodes du CNODES depuis sa création. Ses principaux domaines de recherche sont les méthodes statistiques et leurs applications aux données administratives, la pharmaco-épidémiologie, l’épidémiologie périnatale et les méthodes d’inférence causale à partir d’études épidémiologiques.