MEDIC@ : VERS UNE AIDE A LA DÉCISION MÉDICALE

Nos équipes R&I conçoivent des systèmes intelligents d’aide à la décision et de réalité augmentée pour les chirurgiens, les personnels de santé et les patients.

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    4

    axes de recherche 

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    + 29

    sous-projets Médic@ 

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    + de 10

    partenaires et clients 

L’intelligence artificielle au service de la santé

Les systèmes digitaux ou à base d’Intelligence Artificielle sont de plus en plus utilisés dans la vie quotidienne : conduite autonome, assistants personnels à domicile, dispositifs d’assistance médicale, smartphones… Ces systèmes interviennent dans des actions telles que la perception visuelle, la compréhension du contexte, le raisonnement probabiliste, la prédiction et la gestion de la complexité. En pratique, ces applications sélectionnent activement les données, traitent les informations et prennent des décisions ou contrôlent des processus dans une situation caractérisée par l’incertitude et la vulnérabilité grâce à l’algorithme et à la logique intégrés.

Bien que ces solutions aient le potentiel de transformer la société en offrant de grandes opportunités, elles peuvent également entraîner certains risques qui doivent être gérés de manière appropriée.

Novateur et générique, ce projet rassemble quatre thématiques de recherche. Chaque thématique héberge un ensemble de projets de recherche.

Nous imaginons les technologies de demain centrées autour de l’expérience utilisateur dans le domaine de la santé, en concevant des systèmes intelligents d’aide à la décision et de réalité augmentée. Ils permettent de faciliter et de fluidifier le travail du médecin et de son équipe et d’accompagner les patients dans leur quotidien.

Des systèmes intelligents d’aide à la décision

Medical Image Computerized @nalysis (Medic@) est un projet de recherche visant à intégrer des nouvelles technologies dans le domaine de la santé, pour le patient, le praticien et les services de soins dans leur ensemble.

La finalité est d’innover en matière d’aide à la décision et d’aide à l’effort.

Novateur et générique, cet objectif implique des problématiques scientifiques à quatre thématiques de recherche, hébergeant chacun un ensemble de projets recherche.

Medic@ offre :

  • Des solutions d’assistance à la navigation qui minimisent les données nécessaires dans un environnement bruité
  • Des systèmes interactifs, et autoguidés pour accompagner tout individu dans ses gestes et prises de décision
  • Des systèmes apprenants fiables et robustes captant les informations à la manière des sens humains, pour une détection temps réel de structures difficiles à percevoir
  • Une approche innovante qui apporte plus d’agilité et de créativité à notre processus de recherche
Face aux menaces de débordement d'un fleuve impétueux, on pense à renforcer les berges mais rarement au fleuve contraint à rester bien canalisé. Les 4 axes de Medic@ ne sont pas là pour bien canaliser chaque projet mais au contraire pour l'inviter à zigzaguer et mieux mettre le doigt sur son verrou spécifique. Jean-Pierre Radoux Responsable EST Recherche & Innovation, Responsable projet Medic@

NOS DÉMONSTRATEURS

Nos équipes travaillent sur quatre axes de recherche :

  • NAVIGATION HYBRIDE

    Objectif : les technologies d’assistance de navigation sont 100% adaptables, fiables et minimisent les données nécessaires, dans un environnement bruité.  Elles doivent permettre d’améliorer l’autonomie des personnes avec des problèmes d’orientation et de déplacement, ou d’améliorer le suivi d’objets.

  • SYSTEMES INTERACTIFS AUTOGUIDÉS

    Objectif : les systèmes interactifs sont parfaitement adaptables à tout environnement et autoguidés pour accompagner les praticiens médicaux dans leurs gestes et prises de décision en adéquation avec leur environnement. Ces systèmes sont capables de s’autoguider en prenant en compte les différentes sources d’informations et leurs aléas.

  • R&D INTÉGRÉE

    Objectif : méthodologie complètement maîtrisée et adaptable de production d’assets technologiques qui émergent régulièrement et spontanément d’activités de R&D. Elle est optimisée par l’intégration des processus hétérogènes de Recherche et de Développement.

  • SYSTÈMES APPRENANTS

    Objectif : les systèmes apprenants parfaitement fiables et robustes captant les informations de tout type d’environnement à la manière des sens humains. Ces systèmes doivent permettre une détection fiable et temps réel de structures difficiles à percevoir.

LE PROJET EN IMAGES

 

 

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THÈSE ASSOCIÉE

Rosalie Plantefeve, docteur en E-santé, a reçu le prix de la meilleure thèse de l’année 2016 dans le domaine du biomédical (Best Innovation). Ce prix a été décerné lors de la conférence RITS 2017 (Recherche en Imagerie et Technologies pour la Santé).

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