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SUMMARY:Quentin Vanderbecq : Méthodes d’intelligence artificielle pour l’analyse du scanner abdomino-pelvien
DESCRIPTION:Titre : Méthodes d’intelligence artificielle pour l’analyse du scanner abdomino-pelvien \nRésumé : Mes travaux portent sur l’application de différentes méthodes d’intelligence artificielle au scanner dans le contexte de l’occlusion digestive. Ils explorent plusieurs tâches complémentaires : détection binaire de l’occlusion\, distinction entre formes mécaniques et fonctionnelles\, localisation de la zone de transition et des occlusions sur bride par segmentation\, prédiction de la prise en charge chirurgicale\, et détection de l’ischémie intestinale. Sur le plan méthodologique\, ce travail évalue des architectures de classification 3D\, des réseaux convolutifs mixtes 2D–3D\, des approches de segmentation\, des modèles multimodaux combinant imagerie et données clinico-biologiques\, ainsi que des stratégies de few-shot learning à partir de modèles de fondation. Les résultats montrent que les approches convolutives 3D sont performantes pour le triage diagnostique\, tandis que les tâches plus fines\, comme la caractérisation étiologique ou la détection précoce de la souffrance digestive\, bénéficient davantage d’approches multimodales. Ces travaux mettent ainsi en évidence l’intérêt d’une IA adaptée aux différentes étapes de l’évaluation radiologique de l’occlusion intestinale\, avec une ouverture vers les modèles de fondation pour les développements futurs. \nEn parallèle de ce travaux de recherche\, une autre de mes missions concerne l’accompagnement des projets d’imagerie au sein de l’EDS APHP\, avec un soutien aux équipes pour faciliter l’émergence\, la structuration et le développement des projets liés aux données d’image.
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SUMMARY:Abir Abdellatif : Approche prédictive multimodale pour la détection précoce de la déshydratation chez la personne âgée
DESCRIPTION:Abir Abdellatif\, ancienne doctorante du Limics\, est fondatrice de Folya  et co-fondatrice de Angetek. \nRésumé : \nLa déshydratation chez la personne âgée demeure sous-diagnostiquée\, notamment en raison de l’absence de marqueurs précoces fiables en conditions de vie réelle. Ce travail propose d’explorer le développement de modèles prédictifs à partir de données longitudinales multimodales\, combinant mesures issues de capteurs connectés (poids\, fréquence cardiaque\, activité)\, variables cliniques et données contextuelles. \n\nL’approche repose sur l’analyse de séries temporelles et des méthodes d’apprentissage supervisé\, avec un focus sur l’identification de signatures précoces de déshydratation. Une attention particulière est portée à la gestion des données manquantes\, à la robustesse des modèles et à leur capacité de généralisation dans différents contextes (domicile\, structures médico-sociales).\nEnfin\, l’intégration de techniques d’explicabilité vise à rendre ces modèles interprétables et exploitables en pratique clinique\, avec une ouverture vers l’exploration de biomarqueurs émergents\, notamment vocaux. »
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