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

submitted by Marie Detrait
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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 …
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Mind&CareProject

Precision Prevention: A Novel Approach to Healthcare in Wallonia

submitted by Vincent Dessard
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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 …
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    Mind&CareProject

    GUIMIC: From Guidelines to Mindlines through Coalitional Active Learning

    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 …
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    CardioMind&CareProject

    Un modèle moderne pour prédire les risques cardiovasculaires

    submitted by Pierre Remacle
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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 …
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    Master Thesis

    AvailableICTEAMIoNSLouvain4CareMaster Thesis

    TFE25-424

    Tracking microstructural evolution of Multiple Sclerosis lesions …
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    AvailableICTEAMIoNSLouvain4CareMaster ThesisNeuro

    TFE25-422

    Tracking U-shaped fibers in the human brain …
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    ICTEAMIoNSLouvain4CareMaster ThesisNeuroOngoing

    TFE25-774

    Building a GUI for streamlining and integrating multiple software packages for brain imaging data …
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    ICTEAMIoNSLouvain4CareMaster ThesisNeuroOngoing

    TFE25-433

    Intracranial measurements of local field potentials in epilepsy patients …
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    ICTEAMIoNSLouvain4CareMaster ThesisNeuroOngoing

    TFE25-431

    MRI biomarkers of success of cochlear implant therapy in patients with acquired deafness …
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    1. Belong to one of the following categories:
      University, Research Center, Healthcare Professional,
      Company (health, engineering/data management/AI, pharmaceutical/biopharma/biotech)
    2. Have objectives to enhance the level of healthcare through innovation and the 4P vision: Preventive, Personalized, Participative, and Predictive, focusing on one of the following strategic areas:
      – Diagnostic technologies
      – Connected patients
      – Hospitals of the future
      While respecting the principle of scalability/acceptability.
    3. Willingness to collaborate, share information and knowledge, be part of a multidisciplinary team around a project/be part of a learning coalition.
    4. Be aligned with the ethics of MedReSyst.
    5. Participate in plenary sessions (3-4 times per year).

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