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DSTN > Boursiers > NIANG Fatou Lo

Projet affilié : AI4CARDIO

CEA affilié : Université Gaston Berger / MITIC & Université d’Abomey-Calavi / SMIA

Titre : Conception d’un Système d’Information Médical Intelligent : modèles IA de détection et de prise en charge précoces des maladies cardio-vasculaires au Sénégal.

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Date de début : 01/04/2021

Problématique
Beaucoup de structures de santé en Afrique continuent à fonctionner de façon manuelle (ex: avec des registres) et à analyser des quantités massives de données (texte, images, données sanguines, etc.) que les patients génèrent lors des consultations journalières, des hospitalisations, des test sanguins, des radiographies, des naissances, des morts, etc. .

La manipulation et l’analyse manuelle de ces quantités gigantesques de données sont souvent à l’origine d’erreurs dans le processus pouvant causer des conséquences comme la mort. L’utilisation des papiers ou l’absence de système d’information cause une perte de temps énorme, aux praticiens dans leur travail de tous les jours.

Il sera question, dans le cadre de cette thèse, de concevoir un système digital basé sur l’intelligence artificielle qui permettra aux médecins d’avoir un outil pour la gestion de leurs patients mais aussi un outil intelligent pour la détection et la prédiction des risques de maladies cardiovasculaires sur les nouvelles données.

Objectifs / Résultats attendus :
Dans ce projet de thèse, nous souhaitons développer un Système d’Information Médical (SIM) basé sur l’IA capable de :

  • Faciliter l’analyse des données et l’extraction de connaissances.
  • Aider l’équipe médicale dans le processus de prise de décision.
  • Permettre le suivi des patients présents et distants.

Contribution / valeur ajoutée au projet affilié :
Dans le cadre de ce projet de recherché, notre contribution sera dans un premier temps, un système de gestion des patients qui sera utilisé par les médecins lors des consultations et dans un deuxième temps, cette thèse aboutira à la mise en place d’un système basé sur l’intelligence artificielle permettant la prédiction et la prise en charge précoce des maladies cardiovasculaires au Sénégal.

Directeur de thèse :
Prof. Moussa LO, ACE MITIC, Sénégal

Co-directeur de thèse :
Prof. Jules DEGILA, ACE SMIA, Bénin

Autres contributeur à l’encadrement de la thèse :
Dr. Mouhamadou Lamine BA, Université Alioune Diop de Bambey, Sénégal

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