Génération automatique de comptes rendus d’imagerie médicale à l’aide de l’IA générative

L’EPF est une école d’ingénieurs généralistes et polytechnique en 5 ans, elle forme des ingénieurs innovants, responsable et de dimension internationale.

Aujourd’hui, la rédaction manuelle des comptes rendus par les neuroradiologues constitue une étape longue, chronophage et variable selon les observateurs. L’émergence des grands modèles de langage (LLM) ouvre la voie à une standardisation et une automatisation partielle de ce processus. Ce stage représente une belle opportunité de contribuer à cette avancée technologique en explorant et en développant des approches d’intelligence artificielle avancées visant à améliorer la qualité et l’efficacité du diagnostic médical.

Objectifs du Stage

Ce stage a pour objectif de développer un système basé sur des modèles LLM et des techniques d’IA générative pour produire automatiquement des comptes rendus neuroradiologiques à partir des images médicales et des données cliniques des patients. Il s’agit d’intégrer les modèles de langage dans une chaîne automatisée capable de formuler des comptes rendus médicaux lisibles, cohérents et exploitables par les médecins.

Pourquoi rejoindre ce projet ?

• Fort impact clinique : le système développé vise à alléger la charge de travail des radiologues, réduire les délais de diagnostic et standardiser la rédaction des comptes rendus.
• Technologies de pointe : vous travaillerez avec les dernières avancées en IA générative et LLM.
• Encadrement pluridisciplinaire : vous serez encadré par une chercheuse en IA et un médecin neuroradiologue.

Collaborations

Ce travail est un travail collaboratif entre l’école d’ingénieurs epf, l’hôpital Garches-Ambroise Paré et le laboratoire Biomaps de l’Université Paris Saclay.

• Étudiant(e) en Master 2, école d’ingénieur ou équivalent, spécialisé en IA générative, NLP ou sciences du numérique.
• Maîtrise de Python et des frameworks d’IA (Hugging Face Transformers, PyTorch, TensorFlow, etc.).
• Compétences en NLP, LLM, RAG et finetuning.
• Intérêt pour les enjeux de la santé numérique.
• Esprit de recherche, autonomie, capacité à travailler dans un environnement multidisciplinaire.

Rejoignez-nous pour relever ce défi passionnant et contribuer à une avancée majeure dans le domaine médical grâce à l’intelligence artificielle.