Liste des Défis
Défi N°1: PREDIKT (Prédiction et Technologies Cardiovasculaires) ПРЕДИКТ
Prediction des evenements hémodynamiques par analyse de signaux non ivasifs de plethysmographie (lyapunov)
- Porteur de Projet: Pierre-Gregoire Guinot
- Tuteur numérique: Youssef Mourchid
- Competences requises: Capacité à traiter et analyser de grands ensembles de données médicales. Connaissances en informatique et en intelligence artificielle : Maîtrise des tecTechniques d'apprentissage automatique et de l'analyse algorithmique
Défi N°2: brainXtract
extraction de volumes acquis selon une modalité d'histologie 3D
- Porteur de Projet: Stephan Collins
- Tuteur numérique: antoine schrieb
- Competences requises: segmentation automatique par deep-learning
Défi N°3: PRAD (Détection de la douleur chez un patient atteint d'Alzheimer)
Détection d'un comportement douloureux chez un patient atteint d'Alzheimer
- Porteur de Projet: Imad Sfeir
- Tuteur numérique: Amin Bohi
- Competences requises: Une solution basée sur l'IA offrirait une détection objective et précise pour améliorer la prise en charge.
Défi N°4: Scipyo
Assistant médical permettant de transcrire la parole des échanges d'une consultation en texte et en synthétisant les informations clés afin de l'intégrer dans les observations médicales et les courriers.
- Porteur de Projet: Antoine Cerino
- Tuteur numérique: Ethan / Davide Callegarin
- Competences requises: IA générative et traitement langage naturel ( NLP) ; développement logiciel (front end/backend) et interface utilisateur ; connaissances normes et réglementations données de santé ;
Défi N°5: RESOMEEG
créér une appllication IA qui permette l'analyse automatique des stades de sommeil pour l'ananlyse d'examens médicaux
- Porteur de Projet: Martine Lemesle
- Tuteur numérique: Cheikh-Brahim EL VAIGH
- Competences requises: Deep learning, traitement su signal.
Défi N°6: AIMS (Automated Inventory Management System)
Outils de plannification et d'optimisation de la gestion de stock des automates de dispensation nominative de médicaments.
- Porteur de Projet: Elodie LOPEZ
- Tuteur numérique: Tenimba DIARRA
- Competences requises: IA, plannification des organisations
Défi N°7: OCTAVA - OCT Artefacts detection and Vessels Analysis
À partir d’OCT-A de la rétine, détection des artéfacts, segmentation des vaisseaux, régression par ML/DL sur des biomarqueurs
- Porteur de Projet: ARNOULD Louis, SZWARCBERG Lucas, GERMANESE Clément
- Tuteur numérique: MERIAUDEAU Fabrice, ANWER Atif
- Competences requises: Segmentation d’image, modèles de classification et régression, deep learning (CNN, transformers), contrôle qualité
Défi N°8: CAPIA 2024
Création d'une application permettant la lecture et l'interprétation d'images de capillaroscopie peri-unguéales chez les patients ayant un phénomène de Raynaud. Création d'un outils de e.learning.
- Porteur de Projet: Béatrice TERRIAT/Elisabeth CHEVRIER
- Tuteur numérique: Stéphanie BRICQ
- Competences requises: Traitement d’image, identification automatique des anomalies, détection d'objet, conception d'interface utilisateur
Défi N°9: OVNI (Observances Vigilantes Naturellement Intuitives)
Développement d’un outil prédictif de l’observance thérapeutique dans la population gériatrique
- Porteur de Projet: Frédéric MILLE
- Tuteur numérique: Christelle TROUSSARD - RABIER Loetitia
- Competences requises: Traitement de données, intelligence artificielle
Défi N°10: CAPSO (Consultation Avec Préparation Sans Oubli)
Outil numérique d'aide à la préparation d'une consultation médicale
- Porteur de Projet: Tristan Meyer
- Tuteur numérique: Davide Callegarin
- Competences requises: IA générative ; développement application mobile ; développement web ; sécurité des données ; chatbot
Défi N°11: cAirePathway
Résumé et recommandation basés sur des bases de données d'études cliniques à partir des informations du DPI
- Porteur de Projet: Julien Isman
- Tuteur numérique: Davide Callegarin
- Competences requises: LLM, web, généraliste
Défi N°12: OWLIA
Your digital assistant for cinical trial
- Porteur de Projet: Jean-David Fumet
- Tuteur numérique: Elie Raad
- Competences requises: IA générative, developpement web, gestion de droits utilisateurs
Défi N°13: ScreenGPT
Intégration d'un modèle LLM (type chat GPT) dans notre web app Screenact Pro pour optimiser l'expérience utilisateur et mieux cibler les requêtes d'essais cliniques
- Porteur de Projet: Sébastien Mourey
- Tuteur numérique: Elie Raad
- Competences requises: Pour tous : bases en oncologie et recherche clinique et curieux den savoir un peu plus sur l'IA et Chat GPT ! Pour les pros (au choix, ;-)): Maîtrise des Techniques d'apprentissage automatique et de l'analyse algorithmique, connaissances et maîtrise des analyseurs syntaxiques type REGEX, Traitement automatique du langage (TAL) et les grands modèle de langage (LLM), Conception et réalisation d'ontologies en ingénierie des connaissances.
Défi N°14: CHOKAPIC (Classification of Hematias using the Optimized KleihAuer test for Prediction via Intelligent Computing)
Développement d'un logiciel d'automatisation du test de Kleihauer par Deep Learning
- Porteur de Projet: Julien Guy, Antoine Coussement
- Tuteur numérique: Stéphanie BRICQ
- Competences requises: Compétences en traitement d'images pour la préparation de la base de données, en Deep Learning pour le développement des algorithmes et en C++ pour le développement de l'interface graphique
Défi N°15: CHU3D (Modélisation des batiments du CHU Dijon Bourgogne)
Modéliser les bâtiments du CHU
- Porteur de Projet: Bouyahiaoui Kamel\Bourget Thierry\Pinguet Olivier
- Tuteur numérique: Sebastien Gerin
- Competences requises: Modélisation 3D
Défi N°16: LIA (IA lymphome)
Prédiction par IA des réarrangements BCL2, BCL6 et MYC des lymphomes B agressifs matures
- Porteur de Projet: Laurent MARTIN/Camille GUIBERT
- Tuteur numérique: Vahid Mohamadi
- Competences requises: imagerie et numérique
Défi N°17: BAC++ (Optimisation de la formation du personnel en bactériologie médicale)
En vue d’optimiser la formation nécessaire mais chronophage du personnel en bactériologie médicale, il est proposé la réalisation d’une plate-forme internet proposant des questions associées à des photos en lien avec la discipline (Gram de bactéries/cultures/antibiogrammes).
- Porteur de Projet: Arnaud Magallon
- Tuteur numérique: Cyrille André
- Competences requises: Connaissances en développement web (Javascript, HTML et CSS) et en Python seraient toutefois bienvenues.