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Un modèle moderne pour prédire les risques cardiovasculaires

ByNicolas Delinte

submitted by Pierre Remacle<\strong>
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Problème identifié
Aujourd’hui, l’évaluation du risque cardiovasculaire reste un défi important dans le domaine médical. Malgré les avancées, de nombreux patients subissent encore des crises imprévues, souvent faute de prévention adaptée ou d’outils permettant d’anticiper ces événements.

Solution proposée
Développement d’un modèle d’IA capable de prédire le risque cardiovasculaire et d’identifier les facteurs clés influençant l’évolution de la maladie. Ce modèle pourrait ensuite être intégré dans un boîtier portable destiné aux médecins, afin de les assister en fournissant un “score de risque cardio” précis

Impact attendu

Pour les patients :
– Réduction des incidents cardiovasculaires imprévus grâce à une détection précoce.
– Meilleure prise en charge et traitement adapté, améliorant ainsi la qualité de vie.

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Computational drug design using AI and machine learning to accelerate drug discovery phase

ByAdelaide Marchand

submitted by Dr Gerry Nicolaes – Dr Kanin Wichapong- Hillmark BV<\strong>
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Description du projet

We aim at targeting a key protein that is involved in the initiation and progression of tumor growth and to develop a therapeutic small molecule that can inhibit this target protein.

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FUNCTIONAL MRI SIGNAL ANALYSIS – Gaining specificity and spatial resolution from complex signal processing

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L’Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle (IRMf) est une technique d’imagerie permettant d’observer de manière indirecte l’activité cérébrale. Le signal d’IRMf est un signal en 2 dimensions qui est représenté par un signal complexe que l’on peut décomposer en une amplitude (intensité du signal) et une phase (orientation du signal). La plupart des outils actuels d’analyse…

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