Technologies
Description
Surge conçoit un outil de médecine prédictive : à partir d'une prise de sang, ses modèles de machine learning analysent la réponse du système immunitaire pour estimer le risque de complications après une opération (infections, déclin cognitif, temps de récupération), avant même l'intervention. La technologie repose sur une licence exclusive de Stanford University. Elle est issue de plus de dix ans de recherche conduite à la Stanford University School of Medicine, dans le laboratoire du Pr Brice Gaudillière. Le principe : analyser des millions de cellules immunitaires par cytométrie de masse single-cell et protéomique plasmatique, pour relier l'état immunitaire d'un patient à son pronostic chirurgical. L'approche a déjà été testée en clinique, notamment avec l'Hôpital Foch. Bob a développé la plateforme logicielle de Surge. Nous avons construit les pipelines de traitement des données, l'exposition des résultats produits par les modèles de machine learning, et l'interface qui permet aux cliniciens de lire et d'exploiter ces prédictions au quotidien. C'est l'un des projets les plus exigeants que nous ayons menés : un sujet scientifique pointu, une collaboration directe avec des chercheurs, et un logiciel qui devait rester fiable pour un usage médical.
Démo
Une analyse se termine, le chercheur ouvre le projet et repère les marqueurs immunitaires significatifs, puis lit la performance du modèle prédictif et exporte les résultats.
Reconstitution animée de l'application, avec des valeurs d'exemple.
Images
