NeuronUP Labs
Axes de recherche data-driven chez NeuronUP Labs
Grâce à une approche centrée sur les données, nous cherchons à révéler des schémas et des corrélations jusqu’ici invisibles, afin de proposer des interventions plus précises et plus personnalisées, de renforcer les compétences de nos professionnels et d’améliorer la qualité de vie des usagers.
Stratification data-driven des sous-types dans les troubles neurologiques et de santé mentale
Application de techniques de big data et de machine learning pour identifier des sous-groupes au sein de troubles hétérogènes, à partir de profils de données multimodales.
Exemples d’études :
- Sur des données de performance cognitive transversales et longitudinales issues de NeuronUP.
- Analyse prédictive de sous-groupes de patients atteints de fatigue chronique à partir de profils de performance cognitive et de données physiologiques.
- Développement d’algorithmes de clustering pour distinguer les sous-types de trouble cognitif léger.
État de l’art de l’intelligence artificielle générative pour la conception de séances intelligentes
Mise en œuvre de l’IA générative pour adapter et personnaliser les séances de stimulation cognitive, afin d’améliorer leur efficacité et l’expérience de l’usager tout en réduisant le temps de travail du professionnel.
Exemples d’études :
- Évaluation de l’efficacité de séances adaptatives générées par l’IA pour améliorer des capacités cognitives spécifiques.
- Développement d’un système de recommandation fondé sur l’IA pour optimiser le choix des exercices selon l’historique de performance de l’usager.
Intervention neuropsychologique multimodale avec suivi intégral
Intégration des données de performance cognitive à des variables psychophysiologiques (comme la variabilité de la fréquence cardiaque et l’activité oculaire) et à des signaux issus d’objets connectés, pour une compréhension globale du patient.
Exemples d’études :
- Analyse de corrélation entre les indicateurs de performance aux tâches cognitives et les marqueurs de stress physiologique, à l’aide d’objets connectés mesurant la variabilité de la fréquence cardiaque.
- Évaluation de l’impact d’interventions neuropsychologiques personnalisées fondées sur les données de mouvements oculaires et de performance cognitive dans différents groupes de patients.
Suivi on-session et off-session
Fusion des données recueillies pendant et en dehors des séances NeuronUP grâce à des objets connectés, y compris des indicateurs de sommeil, pour optimiser les interventions.
Exemples d’études :
- Étude longitudinale pour évaluer l’influence des indicateurs de sommeil sur la performance cognitive à partir de données d’objets connectés.
- Recherche sur l’efficacité d’interventions cognitives personnalisées intégrant des données recueillies pendant et en dehors des séances NeuronUP.
Projets de recherche financés auxquels participe NeuronUP
Dans le cadre d’appels à projets compétitifs, NeuronUP participe à différents projets en collaboration avec des scientifiques et des institutions de premier plan.
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