CE45 - Mathématiques et sciences du numérique pour la biologie et la santé

Schémas explicables, holistiques basés sur l’intelligence artificielle pour le pronostic du cancer du poumon – Hagnodice

Résumé de soumission

L’intelligence artificielle et son succès actuel dans une variété de domaines apporte également une influence considérable dans le domaine médical. De nos jours, de nombreux algorithmes introduisent des solutions performantes, aidant les médecins dans leur pratique quotidienne. L’objectif de ce projet est d'exploiter les dernières avancées scientifiques afin de proposer des algorithmes efficaces et explicables, basés sur l'intelligence artificelle, ainsi que des nouveaux biomarqueurs compagnons pour l'immunothérapie et le cancer du poumon, pour aborder des problèmatiques complexes de stratification des patients, de selection de traitement et de prédiction du pronostique. Le projet proposé est hautement interdisciplinaire, car il se situe à l’intersection entre le domaine médical, englobant tous les aspects cliniques, et celui de l’intelligence artificielle, avec ses aspects techniques tels que l’apprentissage automatique et l'apprentissage profond, ainsi que les techniques d’ensemble pour l’analyse multiomique. La conception d'algorithmes de pointe, robustes, permettant d’extraire de l'information précieuse et pertinente à partir de diverses données biomédicales, promettent un impact considérable pour la médecine de précision, à la fois pour la communauté médicale et informatique.

Coordination du projet

Maria Vakalopoulou (Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

MICS Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes
RaMo-IT UNITE DE RADIOTHERAPIE MOLECULAIRE
IMAGINA DMU APHP.Centre : Imagerie, médecine nucléaire et anatomo-pathologie
University of Pennsylvanis / Center for Biomedical Image Computing and Analytics
Technical University of Munich / Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine
CONICET, Universidad Nacional del Litoral / Research Institute for Signals, Systems and Computational Intelligence, sinc(i)

Aide de l'ANR 212 520 euros
Début et durée du projet scientifique : - 48 Mois

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