APPLICATION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU DOMAINE DE LA SANTE

Un Hackathon inter-universités de 48H

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La date du hackathon a été repoussée au 4 juillet 2021 (4, 5 et 6 juillet, 48H). Le délai d'inscription est prolongé jusqu'au 15 juin 2021.

A propos...

L’Université Tunis El Manar, la société Tunisienne de Télémédecine & e-santé et la "Digital transformation Center Tunisia" de la GIZ organisent en collaboration avec les Laboratoires de Recherche LEDDRNA (FSEGT, UTM), Sys’COM (ENIT,UTM) et NOCCS (ENISo) un Hackathon sur « Les applications de l’IA dans le domaine de la santé (IA-Health Hackhaton) », les 04, 05 et 06 juillet 2021, afin de développer des solutions digitales innovantes qui répondent aux problématiques de la santé en Tunisie.

Le numérique, est considéré aujourd’hui comme un outil majeur pour faire face aux difficultés du domaine de la Santé en Tunisie. L’IA est un moyen à fort potentiel pour le renforcement des systèmes de santé. L’IA connait de nombreux domaines d’applications dans le domaine de la santé : Aide au diagnostic, , médecine prédictive, anticipation d'une épidémie, triage des patients, développement de nouveaux traitements, chirurgie assistée par ordinateur, robots médicaux.

Si le diagnostic reste le travail exclusif du médecin, l'intelligence artificielle fait gagner du temps, travaille beaucoup plus efficacement dans l’observation des données, permet d’avoir une médecine plus précise, plus adaptée à la pathologie de chaque patient et permet un meilleur accès aux soins à tous et surtout aux zones défavorisées.

AI-Health Hackathon, est un challenge qui se déroulera sur 48 heures et qui rassemblera, à distance, des étudiants et des jeunes chercheurs de profils différents afin de concevoir des applications basées sur l’IA qui répondent aux problématiques de la santé en Tunisie

Dans le contexte de crise lié au COVID-19, c’est en ligne que l’événement aura lieu.

L'évènement est réalisé en collaboration avec : ForumRéalités, ATRIADD et ATIA

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OBJECTIFS DU HACKATHON

  • 01 Objectifs
    • Objectif général: valoriser l’apport des universités Tunisiennes publiques et privées au développement de solutions dans le domaine de e-santé à impact technologique et/ou social immédiat et qui permet d’améliorer le système de santé de la Tunisie.
    • Objectif spécifique: développer des applications innovantes de l’IA pour relever des défis de  la santé publique en Tunisie 
  • Le challenge vise à développer et expérimenter des applications innovantes de l’IA pour relever des défis de  la santé publique en Tunisie  dans deux domaines :
    • Les prestations des soins cliniques : diagnostic, prévention, prédiction,   contrôle, traitement ou l'atténuation d'une maladie ;
    • L’organisation des soins (planification des services de soin, utilisation optimale des ressources humaines, matérielles, financières, interactions des établissements avec les patients).

    Les défis seront proposés par des professionnels de la santé et dévoilés le jour du Hackhaton.

 

Conditions d'éligibilité

Tous les élèves ingénieurs, les étudiants universitaires, les jeunes doctrants/ingénieurs de moins de vingt sept ans peuvent participer au hackathon. Les participants doivent former des équipes de 1 à 4 membres avec les compétences suivantes:

Développment Web
Développment Mobile
IA/Machine Learning
Présentation

Principe

Le Hackathon se déroulera sur 48H durant lesquelles, toute équipe préparera une solution, un produit, une application dans le domaine de la santé qui répondra à la problématique qui sera dévoilée au début du Hackathon.

Composition

Une équipe est composée de 1 à 4 (quatre) membres :

  • Au moins (1) spécialiste en IA/ML
  • Au moins (1) spécialiste en Dévelopement

Déroulement

  • Sélection des équipes
  • 48H pour préparer un projet, une application IA dans le domaine de la santé
  • Sélection des lauréats
  • Livrable: Application Web/Mobile IA répondant à la problématique

Dates clé

  • 15 Juin 2021 Dernière Date d'inscription
  • 4,5 Juillet 2021 Lancement du Hackathon
  • 6 Juillet 2021 Journée Présentations

Critères de Sélection

  • Originalité
  • Intérêt Socio-économique
  • Technologies utilisées
  • Conformité aux exigences et à la problématique
  • Fonctionnement du produit/application et utilisabilité
  • Degré d'utilisation des données (Data Set) fournies

Affiche

IA Hackathon

Un Hackathon de 48H en Intelligence Artificielle dans le domaine de la santé

Jury

Le jury qui évaluera les solutions proposées par les participants est formé par:

Pr Amel Ben Ammar El Gaied

Membre permanent Dar El Hekma

Pr Lamia MOKADDEM

FSEGT, UTM

Dr Taha BEN SALAH

NOCCS, ENISo, US

Dr Imene ELLOUMI

Sys'COM, ENIT, UTM

Kaies Mejri

Directeur Général de l'Innov. et Dév. Tech.
Ministère de l'Industrie et des PME

Slim Ezzine

Expert Technique Digital transformation Program GIZ

Riadh Gouider

Chef du Service de Neurologie au CHU Razi

Prix

Des prix en nature sont offerts aux trois équipes gagantes pour combler chacun des participants.

2nd Prix

  • Des cadeaux Technologiques d'une valeur de 3000TND

3ème Prix

  • Des cadeaux Technologiques d'une valeur de 2000TND

Foire Aux Questions

Equipes retenues

Ci-après les équipes retenues.

Cardiopatch Défis 1

  • Gaaliche Youssef
  • Mrabet Ahmed
  • Essid Nour Elimene
  • Chatbri Jaweher

Esprit-IA Défis 1

  • Iheb Rjab
  • Bagbag Khalil
  • Bouaziz Mohamed Anis
  • Oussama Ben Hassin

Going Data Way Défis 2

  • Chenni Khalil
  • Hadouej Nadia
  • Mahjoub Nessrine
  • Zorgati Mohamed Nizar

PackMan Bytes Défis 1

  • Hassine Iheb
  • Ben Alaya Mohamed Ali
  • Feki Mohamed Oussema
  • Bali Yosr

The lieutenants Défis 1

  • Ncibi Anwer
  • Klidi Bayrem
  • Mezzi Ridha
  • KHLELFA OUMAR

Alpha Team Défis 2

  • Oumayma Rjab
  • Henia Wassim

DeepTeam Défis 1

  • Brinis khawla
  • Nouri Anis
  • Jaafer Khouloud
  • Ben El Haj sghaier Selsebil

G2foss Défis 2

  • Abaied ayoub
  • Nakkach Eya
  • Gader Hazem
  • Abbes Istabrak

NWA Défis 2

  • BENCHAOUED Ahmed
  • SHAIEK Alma
  • ALLANI Yassine
  • JABRI Fedi

Smart Process Défis 2

  • Dakhli Riadh
  • Mekni Nour
  • Tamallah Assia
  • Cherif Takwa