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Au travers des articles et études, l’équipe Kaduceo vous partage ses connaissances en science des données appliquée au secteur de la santé

Imagerie médicale : Méthodes d’explicabilité pour la classification d’images

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L’analyse automatique d’images a vu ses performances fortement se développer ces dernières années. Ces récentes avancées améliorent la construction de modèles prédictifs en imagerie, en augmentant leur fiabilité et la

Imagerie médicale : Architecture des réseaux neuronaux pour la classification d’images

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A partir d’exemples où chaque image est associée à une catégorie, les modèles dits de Machine Learning apprennent à identifier des motifs spécifiques aux observations d’une même catégorie, ce dans

Comment réussir le déploiement d’une innovation à l’hôpital ?

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Aujourd'hui les innovations doivent s'ancrer dans les usages en tenant compte des aspects organisationnels

De la numérisation à la transformation digitale de l’hôpital

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Il s'agit d'être la porte d'entrée aux porteurs de projets externes afin de coordonner les actions, identifier les bons interlocuteurs internes et les impliquer au bon moment

Cancer du poumon : Prédiction des décès précoces

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Cancer du poumon : Analyser le profil et les passages dans les établissements de santé des patients atteints d'un cancer pulmonaire afin d'en déduire les éléments qui caractérisent un décès

La Clinique des données : prendre soin des données pour mieux les valoriser

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La mise en place de la clinique des données à Nantes a permis de faire travailler les forces vives du territoire, de collaborer dans l'intérêt général

Grace au numérique, nous pouvons aller au delà d’une médecine curative !

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Le déploiement généralisé des solutions technologiques devient une urgence pour mettre en place une médecine préventive et personnalisée

Maladies respiratoires : Comparaison de parcours de soins

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Comparaison de parcours : Les médecins souhaiteraient s’inspirer de la prise en charge des patients Muco pour enrichir la prise en charge des patients DCP

La science des données, facteur de réussite des projets de recherche

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Les technologies offrent l l'opportunité d'aller plus loin et plus vite dans la quête permanente des praticiens d'amélioration de la prise en charge des patients

Acculturer et former les professionnels de santé au numérique

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Pourquoi les technologies ne sont-elles pas davantage exploitées au sein du secteur médical ? Leur utilisation devrait être appréhendée dès les premières années de formation

Réussir la transformation numérique de l’hôpital

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Il est bon de toujours se demander si l'information apportée grâce aux technologies est utile et quelle valeur apporte-t-elle dans l'organisation de la santé

Le parcours de soins

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Notre conception du parcours débute au premier enregistrement d’un patient pour un motif dans un établissement de santé jusqu’au dernier événement de sa prise en charge : Enchaînement dans le

“Oui aux technologies mais pas à n’importe quel prix !”

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Les technologies doivent redonner du temps médical aux soignants mais pas à n'importe quel prix !

Prédiction des réadmissions non programmées

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Suite à une première hospitalisation, les réadmissions pour des pathologies pulmonaires font parties des affections qui génèrent le plus de réadmissions et en conséquence engendrent des dépenses supplémentaires pour la

Etat de l’art : Modélisation des parcours de soins

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Les parcours de soins des patients s’appuient, en théorie, sur la description d’une prise en charge optimale à partir de recommandations professionnelles. Ces recommandations peuvent être modélisées grâce à différents

COVID-19 : Prédiction des admissions et indicateurs de suivi

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Face à cette crise sanitaire, il a été naturel pour Kaduceo, comme pour beaucoup d’entreprises, de mettre à disposition nos compétences au service des hôpitaux. Adapter certains de nos modèles

Etat de l’art : Prédiction des réadmissions hospitalières

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L’étude de la réadmission hospitalière pourrait concourir à l’amélioration des parcours de soins mais le sujet est assez complexe. Les différents modèles présents dans la littérature sont difficilement comparables entre

Modèle d’IA de prédiction de l’activité aux urgences

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L'enjeu principal est de pouvoir fournir des prévisions suffisamment fiables pour pouvoir alerter les hôpitaux dans le cas où un pic d'activité est prévu. Nous cherchons à proposer un outil

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