Projets Étudiants en IA Médicale
Nos participants viennent d'horizons variés - médecins, chercheurs, ingénieurs logiciels - et créent des solutions concrètes pendant leur formation. Chaque projet reflète une application réelle de l'IA dans le diagnostic, le traitement ou la recherche médicale.
Vous verrez ici des travaux qui ont été testés sur de vraies données, présentés à des équipes médicales, et parfois même intégrés dans des environnements cliniques. Ces résultats montrent ce qu'on peut accomplir avec les bonnes méthodes et un accompagnement adapté.
Détection de Rétinopathie Diabétique
Un modèle de vision par ordinateur qui analyse les images du fond d'œil pour identifier les signes précoces de rétinopathie. Le système a été formé sur 12 000 images annotées par des ophtalmologistes.
Le modèle a été testé dans une clinique ophtalmo pendant 3 mois et a permis d'identifier 18 cas qui auraient pu passer inaperçus lors du tri initial.
Évaluation du Risque Cardiovasculaire
Ce projet combine plusieurs sources de données - dossiers médicaux, résultats de laboratoire, ECG - pour estimer le risque d'événements cardiovasculaires dans les 5 ans. L'approche intègre des facteurs souvent négligés dans les scores traditionnels.
L'équipe cardiologie utilise maintenant ce modèle comme outil d'aide à la décision pour prioriser les consultations de suivi et ajuster les traitements préventifs.
Analyse Automatisée de Radiographies
Un système qui détecte et localise 14 pathologies différentes sur les radios du thorax. Il a été entraîné sur une base publique puis affiné avec des données locales pour améliorer sa performance sur les cas complexes.
Les radiologues du service utilisent ce système pour le tri initial des urgences. Il signale les cas prioritaires et réduit le temps moyen de première lecture de 40%.