IA et Santé : Prédiction du pH du fœtus lors de l’accouchement

Lors du travail obstétrical, processus menant à l’accouchement, des altérations des échanges en oxygène entre la mère et l’enfant peuvent entrainer des risques de séquelles pour le bébé. Ces altérations se traduisent par une augmentation de l’acidité dans le sang du bébé, soit une diminution de son pH sanguin et est traduit en clinique par des altérations du rythme cardiaque fœtal.
Ainsi, si le rythme cardiaque fœtal présente des anomalies, une goutte de sang est prélevée sur le crâne du fœtus pour mesurer son pH.
On ne peut pas réaliser cette opération trop fréquemment puisqu’elle a des conséquences : saignements abondants, infections et hématomes au point d’incision.

Venez nous aider le temps d’un atelier à imaginer des approches de Machine Learning pour prédire le pH au scalp foetal, et ainsi pouvoir mettre fin à ces prélèvements ! Vous aurez à disposition plus de 3000 signaux du rythme cardiaque fœtal enregistrés pendant le travail, ainsi que des contractions maternelles et des meta-données maternelles et néonatales.

Déroulé de l’atelier:
10h-11h : Présentation de la problématique, des données et des premières approches.
11h – 12h30 : Prise en main des données et échange sur les autres approches possibles.
14h-17h : Mise en œuvre des approches identifiées le matin en solo ou en petit groupe.
17h-18h : Mise en commun des résultats

Atelier animé par Dr Aude Girault, Gynecologue-obstetricienne à l’hôpital Cochin et Xavier Tannier, Professeur en Computer Science à Sorbonne Université

Prérequis techniques pour participer à cet atelier : Connaissances de bases en python et machine learning