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Prevent cardiovascular disorders at an early stage by using novel and unique AI Algorithms

ByNicolas Delinte

submitted by Ketevan Bosikashvili – BiteriumAI<\strong>
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Problème identifié

Despite significant advancements in AI and healthcare, cardiovascular disorders and preventive care still remain challenges. Currently, one person dies every 33 seconds from cardiovascular disease (CVD). The reasons include:

No Noticeable Symptoms, Most people with high blood pressure feel fine and don’t experience any warning signs.This lack of symptoms means it can go undiagnosed unless regularly monitored.

Damage Happens Silently

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FEDER – MedReSyst – AI4Alzheimer

ByNicolas Delinte

Ce projet a pour objectif de développer des marqueurs biologiques pour dépister la pathologie Alzheimer dans la population générale, en utilisant l’intelligence artificielle pour identifier des marqueurs sanguins prédictifs de cette maladie. Cet objectif s’articule avec ceux développés dans d’autres projets, entre autre :(1) Faciliter le transfert des données patients vers les bases de données…

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ARC – Micromoto

ByNicolas Delinte

Motor training is a crucial component of neurorehabilitation for patients with motor deficits as it may be able to enhance recovery through brain plasticity and could remedy the primary causes of motor impairment. To get an early and accurate diagnosis of motor disability and guide the planning of rehabilitation programs, it is important to understand…

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Un modèle d’IA pour la détection de la fragilité chez les personnes âgées

ByNicolas Delinte

submitted by Marie Detrait<\strong>
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Le problème identifié

La fragilité est un syndrome clinique. Elle se définit par une diminution des capacités physiologiques de réserve qui altère les mécanismes d’adaptation au stress. L’enjeu de la gériatrie aujourd’hui est de prévenir le risque en limitant le nombre de personnes fragiles. Il n’existe cependant pas d’outil standardisé adopté par les gériatres mais des échelles multiples peu reproductibles.

La solution proposée

Développer un modèle d’IA basé sur des données structurées en Snomed CT capable de prédire le risque de fragilité chez les personnes âgées et identifier les facteurs clés de ce syndrome. Le modèle pourrait ensuite être intégré à une application Web destinée aux médecins, afin de les assister en fournissant une prédiction du risque.

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Precision Prevention: A Novel Approach to Healthcare in Wallonia

ByNicolas Delinte

submitted by Vincent Dessard<\strong>
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Le problème identifié

  • Faibles taux de participation aux programmes de dépistage existants
  • Obstacles: manque de sensibilisation, méthode de dépistage invasives et peu acceptées, absence de stratégies de dépistage personnalisées basées sur les facteurs de risque individuels, …

    • La solution proposée

  • Une plateforme complète pour la médecine préventive
  • Intuitive, centrée sur le citoyen pour gestion proactive de sa santé
  • Accès interoperable & patient-centric aux DPI / DMI (EHR)
  • Intégration de données démographiques, génétiques et environnementales → stratégies de dépistage adaptées aux risques
  • Utilisation de modèles d’IA et de scores de risque polygénique (PRS) pour prédire les risques de pathologies.
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    GUIMIC: From Guidelines to Mindlines through Coalitional Active Learning

    ByNicolas Delinte

    submitted by Benoit Macq
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    Le problème identifié

  • Difficulté de l’alignement de l’usage de l’IA pour l’aide à la décision clinique avec les « mindlines »
  • Obstacles: rejet des outils d’IA trop prescriptifs et pas assez adaptés aux pratiques médicales en équipe.

    • La solution proposée

  • Une plateforme basée sur le CAL et les RAG des guidelines
  • Les experts établissent une coalition (théorie des jeux coopératifs)

    • RAG avec les guidelines du domaine

    Fine tuning du RAG par échantillonnage coopératif des experts

    Une solution de recommandations avec vote dans la coalition a été implémentée

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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.