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Date de début
15/01/2019
Date limite de dépôt
15/02/2019
Date de délibération
15/04/2019
Lieu de la remise des prix
Salon de l'innovation Viva Technology 2019, à Paris
Dotation
Pour les candidats pré-selectionnés, pitch devant un jury composé d’acteurs de l’innovation de haut niveau Pour le lauréat : - une adhésion offerte au pôle Eurobiomed - 4 jours d’accompagnement individualisé équivalant à un programme d’accélération - offre de sourcing

Contact

Miltgen Morgane - Chargée de mission innovation

Challenge IA et santé

S'adresse à...

Le concours s’adresse à tout acteur de la R&D publique ou privée.
Il est ouvert à l’international.
Condition, respecter le règlement du challenge en ligne.
Projet collaboratif autorisé.

Le Pitch

L’IA et les sciences du numérique offrent de nouvelles possibilités d’innovation en santé pour créer des diagnostics plus efficaces. Montrez-nous comment le machine learning peut améliorer un diagnostic, quel qu’il soit! Toute solution bénéfique pour le patient est la bienvenue.

Outre la nouvelle percée scientifique en matière de diagnostic, les entreprises sont confrontées à la baisse des prix des produits de diagnostic et aux business modèles qui évoluent vers des approches davantage axées sur les services. Néanmoins, les technologies de diagnostic telles que le diagnostic in vitro (DIV), le traitement d’images, l’analyse de signaux médicaux constituent un élément essentiel des soins de santé actuels. Ils sont utilisés pour diagnostiquer les maladies, surveiller les patients, dépister et évaluer les prédispositions aux maladies. En permettant des traitements plus rapides et plus ciblés, ils aident à réduire les erreurs de diagnostic et/ou les traitements inappropriés et à réduire les séjours à l’hôpital.
En outre, le 21ème siècle marque la numérisation des soins avec une utilisation croissante de l’internet des objets, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Cela soulève de nouveaux défis pour le traitement des données – parfois par les appareils eux-mêmes – mais aussi pour l’infrastructure du réseau, le stockage sécurisé de données de santé, de nouveaux emplois dans le système de gestion de la santé, etc.
Cependant, le plus grand défi consiste à extraire de ces grandes bases de données les signaux ou informations pertinents afin d’établir un diagnostic solide sur le plan clinique. Par conséquent, les acteurs du diagnostic doivent tirer parti de la valeur ajoutée de l’IA dans leurs pratiques.