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Results
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Normes légales et éthiques
La Biobanque génomique du CHUV adhère aux normes juridiques et éthiques les plus strictes dans le cadre de la recherche biomédicale.
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Témoignages
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Recherche observationnelle et registres
Le Bureau du promoteur de recherche soutient gratuitement les chercheur-euses du CHUV ou de la FBM.
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Commission d'évaluation des demandes d'enquêtes
Elle assure le respect des directives légales et institutionnelles pour obtenir des données non cliniques issus de patient-es ou de collaborateur-trices du CHUV. Toute demande doit être soumise à la CEDE en respectant la procédure en vigueur. La procédure s’applique pour la conduite d’un projet, tel
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Soutien aux essais cliniques
Le Centre de recherche clinique améliore la qualité et l'efficacité de la recherche clinique menée au CHUV, à l'UNIL et pour les organisations académiques associées.
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Data science et IA
Plusieurs entités fournissent des prestations de data science et d'IA.
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Interpret
We build explainable AI methods that uncover the biological and spatial drivers behind AI model predictions, enabling discovery of biological mechanisms, and spatial biomarkers that can be pursued for validation and therapeutic targeting. In the Interpret theme, we develop AI methods that provide ex
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Represent
We develop models that learn unified, multimodal representations of biological systems, integrating diverse data types — from single-cell and spatial omics to histopathology imaging — so that heterogeneous cellular states, tissue morphology and spatial architecture are jointly captured. In the Repre
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MOOVE-CHUV: improving medical AI with real‑world clinical insights
We have developed Meditron-CHUV, an open-source medical Large Language Model, fine-tuned on more than 12,000 clinician preference annotations from over 250 CHUV clinicians. We introduce a clinician-centric framework that positions human expert participation as a central pillar of LLM development and
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Integrating somatic and germline variation for the prediction of chronic kidney disease
This project aims to develop a comprehensive prediction model for chronic kidney disease by integrating classical risk factors with inherited and acquired genetic data. To do so we will use the cutting-edge Blended Genome–Exome sequencing technology on DNA samples from the Swiss HIV Cohort Study, as