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Santé numérique

Les offres de technologie

Besoin d’une nouvelle technologie pour innover ? Découvrez ce que vous proposent les laboratoires de la recherche publique :

Les offres de technologie

ACTIPHYTNESS

Actiphytness main assets in view of competitors devices are the high accuracy of activity analysis, the number of detected activities, the number of metrics for each activity, and the ability to detect transition between states.


Advantages & benefits


1.    Low battery consumption (20 to 50 days depending on embedded firmware)
2.    Generic embedded sensors (Accelerometer, Barometer)
3.    A multiple positioning in the value chain of patient care: Prevention, Diagnosis, Therapeutic adjustment and monitoring, Ambulatory surveillance 
4.    Multiple applications: Ambulatory monitoring devices, Remote surveillance for elderly, Activity monitoring devices for sport, Posture analysis devices, Research, etc.

Contact : charlotte.douard@ouest-valorisation.fr 
 

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EPYMAP

ePYmap is a clinical decision support software to guide practicians through the entire analysis process of SEEG signals! Signals are automatically analyzed by patented signal processing algorithms. Each algorithm is designed to quantify a biomarker that characterizes epileptogenic zones for each electrode contact.

Contact : charlotte.douard@ouest-valorisation.fr

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DIGINEWB

Several markers - monitored in NICU - have been identified to determine the maturation level of preterm babies :


•    Cry analysis : Automated detection and spontaneous cry extraction of long duration recordings for all types of cries, adapted to NICU with other noise like alarms or adults, Detection accuracy of 94.1% (412h of recordings on 23 newborns)
•    Heart rate variability :  30 minutes of continuous heart rate or respiration rate monitoring to produce an estimation of the FMA - Functional Maturational Age, Real time and as a bed-side tool in NICU settings
•    Motion : automatically monitoring of motions on long periods to provide relevant information about premature newborns motion activity
•    Sleep : Semi-Automated sleep maturation estimation

Contact : charlotte.douard@ouest-valorisation.fr
 

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SPEED & PEPS

Le CHU d’Angers a mis au point et validé un score : PEPS (Pulmonary Embolism Probability Score) implémenté dans une application d’aide à la décision pour la prise en charge aux urgences des patients suspects d’EP : SPEED qui permet de guider le médecin pas-à-pas de l’évaluation de la probabilité clinique jusqu’à une décision diagnostique finale fiable.

Contact : nicolas.lamoureux@satt.fr 

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PAD-IR & ORD-IR

PADIR & ORDIR technologies aim at developing dose simulation tools for cardiac and vascular cathlab interventional procedures. These simulations can be used for the planification of interventions to minimize patient dose exposure and in particular safeguarding organs at risk, dose reporting, as well as being used to trigger real-time alarms during interventions to safeguard patient and interventional radiologists alike.
The first approach results in a 3D dose map specific to the patient's morphology and organ composition, as well as the settings of the X-ray machine. Using the second method, we generate a radiation map for every area of the operating room's workspace. The staff can identify zones with high levels of radiation and take appropriate measures to avoid or minimize exposure.

Contact : nicolas.lamoureux@satt.fr 
 

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Compétences et plateformes :

Détection et quantification des structures lymphoïdes tertiaires (TLS) par intelligence artificielle en anatomopathologie digitale pour la prédiction clinique en oncologie

Dans le contexte du cancer, il est crucial de disposer de méthodes fiables pour prédire le pronostic des patients et leur réponse aux thérapies. Il a été démontré que la présence de structures lymphoïdes tertiaires (TLS) composées principalement de lymphocytes T et B et de cellules dendritiques matures était associée à une survie plus longue des patients cancéreux et à une bonne réponse aux immunothérapies. Ainsi, l'identification précise des TLS dans les échantillons de tumeurs répond à ce besoin en fournissant des indications sur l'activité immunitaire au sein de la tumeur. Cependant, l’identification des TLS n'est actuellement ni systématique, ni standardisée, limitant ainsi son utilisation dans la pratique clinique. Pour pallier cette difficulté, l’équipe « Microenvironnement Immunitaire et Immunothérapie » du Dr. M-C. Dieu-Nosjean, Inserm U1135, UMRS1135 (Sorbonne Université) a développé une méthode basée sur l’Intelligence artificielle, pour normaliser la détection et la quantification des TLS sur des coupes d’anatomopathologie, permettant de prédire au moment de la chirurgie la survie des patients atteints de cancers solides et visant également à prédire la réponse au traitement.

Cette méthode repose sur la mesure de la densité des cellules dendritiques matures et des cellules T entourées de follicules de cellules B dans les échantillons tumoraux, détectées via des marqueurs immunohistochimiques, offrant une spécificité supérieure aux marqueurs morphologiques. Comparée aux autres méthodes de stratification et aux biomarqueurs utilisés en clinique, cette nouvelle approche promet d'être plus précise, en fournissant une vue holistique de l'interaction entre la tumeur et le système immunitaire. Elle permet ainsi une prédiction plus fiable de l'évolution du cancer et l'adaptation des protocoles de traitement en fonction des patients.
 

Contact : marie-caroline.dieu-nosjean@inserm.fr & florence.koeppel@inserm-transfert.fr

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Recherche en santé numérique pour un système de santé apprenant

L'équipe HeKA est une équipe de recherche multidisciplinaire associée à l’Inserm, l’Inria, et l'Université Paris Cité et spécialisée dans la santé numérique. L'équipe est composée de chercheurs, de cliniciens-chercheurs et d'enseignants-chercheurs, travaillant en collaboration avec plusieurs hôpitaux et instituts de recherche.

La mission principale de l’équipe est de développer des méthodes, modèles et outils pour un système de santé apprenant, c'est-à-dire un système qui utilise les données cliniques pour extraire de nouvelles connaissances médicales et améliorer continuellement les soins de santé.

Les axes de recherche de l'équipe HeKA incluent :

  1. Extraction de connaissances à partir des données de santé : cela inclut le phénotypage profond pour créer des représentations détaillées des patients à partir des données de santé.
  2. Modèles prédictifs stochastiques et supervisés : développement de modèles pour aider à la prise de décision clinique en utilisant des données patient pour des prédictions et des recommandations plus précises.
  3. Essais cliniques de nouvelle génération : conception d'essais cliniques innovants pour évaluer les systèmes d'aide à la décision médicale et améliorer les connaissances médicales.

HeKA participe également à des projets nationaux et européens, tels que des projets qui font partie du programme PEPR Santé Numérique , qui se concentrent, entre les différents aspects, sur le développement et l'exploitation du concept de jumeau numérique en santé. 

Contact : sarah.zohar@inserm.fr & florence.koeppel@inserm-transfert.fr

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Belles histoires :

PHONIX HEALTH

Le dispositif médical numérique Phonix Health a pour objectif d’aider les jeunes à prendre conscience de leur consommation des écrans et à apprendre à en réguler les usages en étant de plus en plus autonomes et responsables dans leur utilisation.

Contact : numa.schenone@linksium.fr 

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Somno Engineering

Somno Engineering, issue des travaux de recherche du laboratoire LNEC (Université de Poitiers, Inserm), développe le « SLEEPSCAN », dispositif de mesure électroencéphalogramme (EEG) permettant le monitoring instantané du sommeil pour les patients hospitalisés en réanimation. Grâce à son algorithme, ce dispositif a la capacité d'analyser les signaux, pour restituer en temps réel, les différents états de sommeil du patient sur une tablette indiquant au personnel soignant le moment propice pour prodiguer les soins.

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