Page 9 - Cap' Carnot

R2D2, Rapid and Robust

Digital Diagnostic

Porteur du projet disponible sur internet) aux utilisateurs
Carnot LSI un modèle de Deep Learning lié
à une pathologie spécifique afin de
permettre un diagnostic sur un
ensemble d’images téléchargées.

Quelles originalités /
Utilité et utilisateurs avancées scientifiques ou
technologiques ?
Il s’agit d’une preuve de concept. Les avancées permettent :
L’objectif est d’offrir en SaaS (Logiciel • de fournir à l’utilisateur final un ensemble
en tant que Service, une application de modèles prêt à l’emploi, accessible
en mode SaaS, pour les diagnostics
de pathologies en imagerie médicale ;
• de dimensionner pour la plateforme
d’accueil les ressources informatiques
optimales (compromis optimal entre
le coût en ressources la consommation
d’énergie, le temps d’entrainement
distribué et la précision du modèle).

L’apport de l’Intelligence Artificielle

Accélérer, faciliter, améliorer la détection de pathologie.

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