Observé chez
Senior AI Researcher Medical Imaging
Santé
Informatique
Paris
Deep LearningComputer VisionNLPFoundation ModelsDICOM
Rôle
Architecte de modèles d'intelligence artificielle pour l'imagerie médicale responsable du développement de solutions de détection d'anomalies et de segmentation volumétrique en radiologie.
Technologies
Deep LearningComputer VisionNLPFoundation ModelsDICOM
Entités
R&d
Contextes
SantéImagerie médicaleIntelligence artificielle
Compétences
Développement de modèles Deep LearningSegmentation et détection en vision par ordinateurAnomaly DetectionSegmentation volumétriqueModèles multimodauxAdaptation et calibration de modèlesFine-tuning de modèles fondamentauxRecherche en architectures IA émergentes
Challenges détectés
4 enjeux- Optimisation
Développer des modèles haute précision pour la détection d'anomalies en radiographie standard
- Transformation
Construire des applications multimodales intégrant vision et langage pour la génération automatique de rapports
- Optimisation
Améliorer les performances IA et les connaissances en continu via la recherche et le prototypage d'architectures émergen
- Croissance
Transformer des données abstraites en outils fournissant une réelle valeur aux médecins et patients