Fondatrice d'Innotomy Consulting, Bangalore, Inde
L'intelligence artificielle transforme rapidement la prise de décision clinique tout au long du parcours de soins, des consultations externes aux unités de soins intensifs. En consultation externe, les outils d'IA aident les médecins à trier les symptômes, à stratifier les risques et à détecter précocement les maladies en analysant les antécédents médicaux, les constantes vitales et les résultats de laboratoire. Des algorithmes prédictifs peuvent identifier les patients à haut risque de pathologies telles que le diabète, les maladies cardiovasculaires ou le cancer, avant même toute détérioration clinique manifeste. En radiologie et en anatomopathologie, l'IA améliore la précision diagnostique en identifiant des anomalies subtiles qui pourraient échapper à l'œil nu. Lors de l'hospitalisation, l'IA contribue à l'optimisation des traitements en recommandant des protocoles fondés sur des données probantes et en surveillant la sécurité des médicaments. En soins intensifs, des modèles d'apprentissage automatique avancés analysent les flux de données en temps réel pour prédire la septicémie, l'insuffisance rénale aiguë ou l'insuffisance respiratoire plusieurs heures avant l'apparition des signes cliniques. Les systèmes d'alerte précoce basés sur l'IA permettent des interventions proactives, réduisant ainsi la morbidité et la mortalité. En intégrant les données de différents systèmes, l'IA agit comme un partenaire d'aide à la décision clinique, renforçant, et non remplaçant, le jugement médical. Sa véritable valeur réside dans la possibilité d'offrir des soins plus rapides, plus précis et personnalisés à chaque étape du traitement.
Fondatrice d'Innotomy Consulting, Bangalore, Inde
Le Dr Anoop Kulkarni est un expert chevronné en science des données et en apprentissage automatique, fort de plus de 16 ans d'expérience à des postes de direction dans les secteurs de la santé, des systèmes énergétiques et de l'analyse avancée. Il est le fondateur d'Innotomy Consulting, un cabinet de recherche et de conseil basé à Bangalore, spécialisé dans les applications de la science des données dans le domaine de la santé, et plus particulièrement dans l'apprentissage automatique et l'inférence causale. Parallèlement, il est fondateur et directeur d'Amplebit Energy Solutions Pvt. Ltd., où il dirige le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique basés sur l'IA. Ces algorithmes fournissent des solutions d'optimisation CVC en temps réel pour les bâtiments commerciaux, permettant ainsi des économies d'énergie significatives sans compromettre le confort des utilisateurs. Le Dr Kulkarni est également très impliqué dans le monde universitaire : il est professeur invité à upGrad, où il contribue à la recherche quantitative pour les programmes DBA, et professeur invité à l'Université Christ de Bangalore. Il a par ailleurs joué un rôle clé à la Neuromatch Academy, en tant qu'assistant pédagogique principal pour les écoles d'été d'apprentissage profond et de neurosciences computationnelles, et en contribuant au développement de contenus sur l'apprentissage par renforcement. Il est titulaire d'un doctorat en génie électrique de l'Institut indien de technologie (IIT) de Bombay et possède également une formation en électronique et communications de l'Institut national de technologie Visvesvaraya. Ses travaux se situent à l'intersection de l'intelligence artificielle, de l'innovation dans le domaine de la santé et de la conception de systèmes intelligents, alliant une grande rigueur technique à une mise en œuvre concrète et pragmatique.
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