Clinics and Research in Hepatology and Gastroenterology
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Monitoring Brain Activity in VR: EEG and Neuroimaging
Virtual Reality in Behavioral Neuroscience: New Insights and Methods
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Veno-Arterial Extracorporeal Membrane Oxygenation for Circulatory Failure in COVID-19 Patients: Insights from the ECMOSARS Registry
European Journal of Cardio-Thoracic Surgery
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Nouveau financement du Health Data Hub (Bpifrance) pour les projets ANNITIA et CardiHACK !
Dans le cadre de l’appel à projets « Data Challenges en santé » du plan France 2030, l’IHU ICAN obtient 2 financements pour ses projets ANNITIA et CardI-HACK !
Cette aide publique soutient les sociétés savantes et les établissements de santé qui souhaitent mettre en place des « data challenges », ou compétitions en science des données, autour de problématiques médicales et de santé.
La Délégation ministérielle au Numérique en Santé, Bpifrance et le Health Data Hub ont émis un avis favorable à la suite de l’audition par un jury d’experts indépendant pour 2 projets de l’IHU ICAN. Ces 2 projets pourront donc bénéficier d’un soutien financier de 200 000€, et d’un accompagnement opérationnel par le Health Data Hub.
L’IHU ICAN remercie chaleureusement le jury de cet appel à projets pour leur confiance et leur soutien dans la lutte contre les maladies du cardiométabolisme !
Quels sont les projets soutenus ?
Cet appel à projets soutient des data challenges autour de problématiques médicales précises relevant de la médecine personnalisée, en se basant sur l’analyse de données mises à disposition et en mobilisant l’Intelligence Artificielle (IA).
Le projet CardI-HACK
Mené par le Pr Philippe Charron, ce projet vise à combiner des données génétiques et cliniques détaillées et d’appliquer l’intelligence artificielle (IA) pour progresser vers une médecine de précision à travers l’identification de nouveaux scores biocliniques capables de mieux prédire le pronostic de la cardiomyopathie hypertrophique (CHM), une maladie rare héréditaire.
Le projet ANNITIA
Mené par le Pr Vlad Ratziu, ce projet vise à stratifier le risque de progression de la stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD) par modélisation de l’évolution longitudinale simultanée de trois tests non invasifs (« Non Invasive Test » – NIT) à l’aide d’un jumeau numérique.
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Identification of natural killer markers associated with fatal outcome in COVID-19 patients
Frontiers in Cellular and Infection Microbiology
Identification of natural killer markers associated with fatal outcome in COVID-19 patients
