[Communiqué] SESAN, le GRADeS Île-de-France, acteur de l’IA en santé

[Communiqué] SESAN, le GRADeS Île-de-France, acteur de l’IA en santé

Avec l’appui de l’Agence Régionale de Santé d’Ile de France, SESAN s’investit depuis plusieurs années dans le traitement des données et le développement des technologies de l’IA au service des acteurs de santé. En 2022, des développements font déjà l’objet d’usages opérationnels.

[Communiqué] SESAN, le GRADeS Île-de-France, acteur de l’IA en santé

Communiqué de Presse

Avec l’appui de l’Agence Régionale de Santé d’Île-de-France, SESAN s’investit depuis plusieurs années dans le traitement des données et le développement des technologies de l’IA au service des acteurs de santé. En 2022, des développements font déjà l’objet d’usages opérationnels.

 

International Biometric Conference 2022 – Riga – Lettonie : une reconnaissance

 

Le 12 juillet dernier, Lucas Anzelin, Data Scientist au SESAN, a été invité à présenter les résultats de ses recherches dans le cadre de sa thèse lors de l’International Biometric Conference 2022 à Riga, Lettonie. Cette conférence a été l’occasion de présenter à la communauté des chercheurs en statistiques un premier algorithme de prédiction sur l’outil HYGIE SEV. Le but : prédire quels seront les enfants prématurés susceptibles d’être perdus de vue au cours de leur suivi.  Anticiper cette rupture du parcours de soins pourrait permettre aux professionnels de santé de renforcer la personnalisation de la prise en charge de ces enfants.

Lucas Anzelin a présenté les détails de l’algorithme, fruit de deux années de travail. Bénéficiant d’un financement d’État, le modèle de prédiction d’HYGIE SEV est encadré par l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (INSERM) et les équipes de SESAN, ce qui permet au projet de revêtir un caractère à la fois académique et industriel.

À terme, les résultats de la thèse permettront d’intégrer sur HYGIE SEV ces outils de prédictions, afin d’en faire bénéficier en temps réel les professionnels de santé. L’intégration de nouveaux axes d’analyse, telles que les anomalies de développement pourront enrichir le modèle, et ouvrir ainsi de nouvelles perspectives d’usage. Ces travaux démontrent le potentiel de l’intelligence artificielle en santé numérique, au service des patients et des professionnels de santé.

 

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