Savvy : une application pour améliorer la détection des cancers

Composée de 4 élèves-ingénieurs de l’Efrei de la promotion 2017, l’équipe Savvy a remporté la médaille de bronze dans la catégorie « Citoyen du monde » pour la finale France Imagine Cup 2016, compétition étudiante internationale organisée par Microsoft.

Savvy est une équipe internationale formée par 4 étudiants en 2^e année de cycle ingénieur (M1) dans la Majeure Business Intelligence :

• Freddy AYALA (Bolivie)
• Song SHI (Chine)
• Jean-Pascal MELLOT
• Sylvain ROBAKOWSKI

Une application pour mesurer les facteurs de risques

L’équipe est partie d’un constat : dans les pays en voie de développement, les cancérologues, en nombre insuffisant, se concentrent dans les grandes agglomérations et pour les populations éloignées de ces villes, les diagnostics arrivent souvent trop tardivement. Pourtant, il est possible de soigner efficacement certains cancers comme celui de la prostate lorsqu’ils sont pris à temps.

L’équipe Savvy s’est donc interrogée sur les moyens d’améliorer  la détection des cancers. Leur solution : créer une application pour compiler les données des patients et calculer le facteur risque. Pour les aider, 2 instituts médicaux leur apportent leur soutien : Caja Nacional De Salud et INEN- Instituto Nacional De Enfermedades Neoplasicas.

L’application sera utilisée par les médecins et les ONG afin de renseigner plusieurs éléments sur l’âge, les antécédents, les conditions de vie et d’hygiène des patients… Plus l’application récolte des données et plus les résultats sont pertinents, et de ce fait permet de détecter plus tôt toute possibilité de développer un cancer.

Sur le long terme, l’ambition de l’équipe est d’adapter l’application pour mesurer les facteurs risques de développer d’autres maladies graves.

Focus technologique

Pour la solution technologique, Savvy se veut innovante. Du coté Utilisateurs, Xamarin permet un développement mobile muti-plateforme. Les différentes « couches » du projet sont conçues et implémentées grâce à d’autres technologies Microsoft. Le cœur du projet se trouve dans le calcul du facteur risque avec l’utilisation de Microsoft Azure Machine Learning Engine. C’est cet outil, grâce à un modèle interne, qui va trouver les corrélations entre facteurs de risque, diagnostics et traitements. Chaque nouvelle donnée va alimenter notre modèle au travers des interactions entre patients, médecins, ONG et chercheurs, ce qui permettra à Savvy de devenir de plus en plus fiable et pertinente.

Partenaires

Crédits photos : Microsoft