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[PODCAST] Santé : prévenir pour mieux vieillir

13 mars 2023 • Big Data & IA - Médias du futur - Santé numérique

Le système de santé fait face à l’augmentation des maladies chroniques et au manque de personnels. Dans ce contexte, comment décharger les hôpitaux tout en améliorant la qualité de vie des patients ? La prévention, notamment basée sur les outils numériques, apparaît comme une solution de choix. 

Invité : Mounir Mokhtari, professeur spécialisé en e-santé et en qualité de vie à l’Institut Mines-Télécom.

Une émission présentée par Benjamin Vignard, produite par l’Institut Mines-Télécom, et soutenue par le Carnot Télécom & Société numérique.

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[BELLE HISTOIRE] Une IA pour optimiser la chirurgie de l’arthrose du genou assistée par robot

Dans le cadre d’une thèse menée avec Ganymed Robotics et le LaTIM (laboratoire sous cotutelle d’IMT Atlantique, école composante de l’institut Carnot TSN), Anna Gounot développe des modèles d’IA capables de prédire l’état du cartilage du genou à partir d’images scanner, afin d’améliorer la précision de la pose de prothèses pour traiter l’arthrose.

[VIDEO] La plateforme Hadaptic Evident : une plateforme d’expérimentation au cœur de la santé numérique

Au croisement des technologies numériques, de la santé et des usages, la plateforme Hadaptic Evident de Télécom SudParis, école composante de l'institut Carnot TSN, s’impose comme un dispositif unique d’expérimentation et de co-innovation. Labellisée par l’institut Carnot Télécom & Société numérique, elle illustre concrètement la capacité de la recherche académique à répondre aux grands défis sociétaux liés à l’autonomie, au vieillissement et au bien-être.
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[BELLE HISTOIRE] Faciliter le quotidien des recruteurs à l’aide des graphes et du deep learning

Dans le cadre d’une thèse CIFRE réunissant le cabinet de recrutement Easy Partner, le laboratoire SAMOVAR de Télécom SudParis, école composante de l’institut Carnot TSN, et l’Efrei, Éric Behar a développé un outil d’aide à destination des recruteurs. Grâce à une représentation sous forme de graphe et à un modèle de deep learning, son système de recommandation peut ainsi identifier des candidats pertinents pour une offre de poste et, inversement, des offres correspondant à un candidat.

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