Les applications de revue d’images médicales sont de plus en plus riches en fonctionnalités pour améliorer la qualité du diagnostic du radiologiste grâce à l’introduction de nouveaux outils et algorithmes de segmentation automatique. Dans ce contexte, le sujet de ce stage consiste à proposer de nouvelles solutions basées sur l’AI pour accompagner le radiologue dans son travail, ainsi que réduire le temps nécessaire pour arriver à un diagnostic. Pour se faire, plusieurs pistes peuvent être explorées pendant ce stage :
L’introduction d’un système de suggestion basé sur des bases de données cliniques pour bénéficier de précédent diagnostiques pour aider les radiologistes dans leurs décisions. Ces suggestions peuvent être au niveau de l’utilisation des outils, de la création d’annotations, d’utilisation de modes de rendu spécifiques, etc.
L’introduction d’un assistant basé sur un modèle LLM avec des capacités de vision pour assister le radiologiste au niveau de la détection d’organes et de pathologies
La prédiction de l’évolution d’une pathologie basée sur des précédents examens pour améliorer le pronostic médical d’un patient
Ce stage permet d’introduire de nombreuses innovations en AI dans un contexte industriel : il s’agit d’introduire ces innovations dans une application médicale réelle ce qui permet d’allier le génie logiciel à l’intelligence artificielle.
Dans ce rôle, vous aurez à :
Faire l’état de l’art des techniques et technologies en lien avec le sujet du stage
Découvrir et travailler sur l’extension d’un framework destiné au développement d'applications de visualisation médicale, pour de nombreuses modalités d'imagerie médicale
Travailler au sein d’une équipe de développement pour créer et mettre en œuvre un plan d’exécution pour proposer des prototypes
Apprendre à présenter des solutions techniques à un groupe de développeurs et d’architectes
Proposer et faire des choix technologiques vis-à-vis du stage, mais en prenant en compte les impacts sur le projet
Comprendre une architecture MVC, identifier la responsabilité de chaque composant, et concevoir une organisation efficace et réutilisable
Diplôme d’ingénieur en informatique ou Master équivalent en cours
Avoir fait de la programmation orienté objet, idéalement en Typescript ou Python, en cursus ou lors d’un précédent stage
Connaissances en algorithmie, Machine learning & Deep learning
Une bonne capacité à résumer ses idées, les organiser et les présenter à l’oral et à l’écrit
Langages et outils appréciés : Typescript, Python, Docker, Helm, Kubernetes, git
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