Système expert

La dimension d'innovation dans ce projet est surtout technologique. En effet, la mise au point et la validation d’un logiciel performant de lecture d’images d'IFI adapté au diagnostic des MAI utilisant les systèmes d’intelligence artificielle et une large banque d’images acquises dans un format numérique, constituent une démarche assez innovatrice, parce qu'il n’existe pas de base de données IFI numérique exhaustive disponible pour la communauté scientifique et les systèmes informatiques pour l’aide aux tests IFI, actuellement disponibles, sont rares et en phase de développement.

 

Alors que, le besoin en ce type de logiciel est réel car l’interprétation de l’IFI est subjective et nécessite un double lecteur. De plus, ce type de logiciel est adaptable à l’enseignement à distance et à l’auto-apprentissage dans le domaine du diagnostic des MAI par IFI.

La dimension d’innovation de ce projet réside aussi dans son approche pluridisciplinaire impliquant médecins, physiciens, informaticiens, chercheurs et gestionnaires mais surtout dans le fait qu’il couvre l’ensemble des maillons de la chaîne de valeur allant de la recherche au produit à commercialiser. En effet, ce projet présente une composante de formation et de transfert, une composante de recherche épidémiologique sur les MAI, une composante de développement technologique visant la validation du logiciel de lecture et de création d’interface conviviale, une composante d’étude de faisabilité jusqu’à la création d’une start-up. La coopération entre les partenaires permettra une meilleure optimisation des systèmes experts et des équipements, adaptés aux besoins spécifiques et les particularités du territoire tunisien. En outre, la possibilité d'entreprendre des études épidémiologiques dans des pays frontaliers offre un intérêt scientifique pour poursuivre d'autres études et applications. En résumé, l’innovation portera tant sur les méthodes, les résultats, les études et les aspects organisationnels.

Le software du système expert sera installé dans les stations de rapport des sites du projet. Un tel software, assisté par classificateurs "intelligents", permettra une meilleure distinction entre les patterns d'auto-anticorps, améliorant ainsi la spécificité, et fournissant un soutien efficace, comme un second lecteur, dans le diagnostic des MAI.

Le système expert validé par le projet, constituera un support pour le diagnostic, mais aussi un outil pédagogique pour l’initiation des jeunes immunologistes à l’interprétation des images IFI pour le diagnostic des MAI et pourra être utilisé pour l’enseignement.

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