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L’actualité numérique des industries de santé

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    Etudes

    SEP: l'appli de suivi d'Ad Scientiam Ă©quivalente aux tests standards

    PARIS (TICpharma) - La solution informatique MSCopilot, développée par Ad Scientiam et Roche, a montré une efficacité équivalente aux tests standards pour évaluer les patients atteints de sclérose en plaques (SEP) dans une étude multicentrique, permettant à la start-up hébergée à l'Institut du cerveau et de la moelle (ICM) d'accélérer le déploiement de son outil en France comme à l'international.

    AD SCIENTIAM
    MSCopilot associe une application mobile pour que le patient réalise des tests en vie réelle et un tableau de bord pour que le médecin visualise les résultats, ce qui permet aux deux de disposer d'un suivi personnalisé et de préparer plus rapidement la consultation, a indiqué à TICpharma le directeur médical d'Ad Scientiam, Saad Zinaï.

    L'outil a été développé initialement à partir d'une cohorte de 30 patients inclus à l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière à Paris (AP-HP) puis selon une méthode collaborative, sur la base d'entretiens avec des neurologues, des spécialistes de médecine physique et de réadaptation et les associations de patients.

    Ad Scientiam a obtenu ensuite le marquage CE pour MSCopilot, qui a le statut de dispositif médical de classe 1. La solution a été mise à disposition en novembre 2017 (

    Luu Ly Do Quang

    À suivre

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    PARIS (TICpharma) - A la tête de la direction "innovation, data et digital" de Novartis France depuis trois ans, Gaëlle Recoursé-Richard planche sur sa transformation en "département à part entière" et organise le recrutement d'une vingtaine de salariés pour muscler ses effectifs et "accélérer dans les sujets d'innovation digitale et de data", a-t-elle confié lors d'un entretien à TICpharma le 23 avril.

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    Etudes

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    LONDRES (TICpharma) - Des équipes de recherche développent de nouveaux algorithmes décisionnels pour le diagnostic du Covid-19 et l'analyse pronostique, notamment un système d'apprentissage profond (deep learning) automatique développé à partir d'images de scanner thoracique et un modèle utilisant aussi des données cliniques et biologiques, selon deux études, l'une chinoise et l'autre internationale, parues dans l'European Respiratory Journal (ERJ).

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