eHospital Logiciel intégré de gestion hospitalière


  
 DÉFI 
   
Aide à la traduction et la personnalisation d'une application de gestion hospitalière pour l'implantation du premier hôpital

Universitaire complètement informatisé à Conakry en Guinée: l'hôpital National Donka
.

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          TECHNOLOGIES : .Net


ePACS : Adaptation pour un hôpital universitaire africain 


 
             DÉFI  

     
           Les hôpitaux universitaires ont des responsabilités de recherche et

           d'enseignement supplémentaires qui peuvent potentiellement affecter les fonctionnalités

           requises d'un système PACS associé aux processus de diagnostic et d'imagerie. Ce projet

           de recherche appliquée vise a adapter un logiciel PACS pour l'utiliser lors de la formation

           des jeunes médecins internes spécialisés en imagerie médicale.
 


            
CE QUE NOUS FAISONS  

             Nous utilisons le logiciel du départment de Physique Médicale de l'Hôpital Universitaire de

           Liège en Belgique pour
 fournir un service PACS qui a les avantages de ne pas coûter cher,

           nous l'adaptons pour offrir un environnement d'enseignement et d'essai pour les internes

           en radiologie à l'hôpital Donka.



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             ÉTUDIANT   :   Hamidreza Ghaderi 

             TECHNOLOGIES : Windows Server, DICOM, JSON, DCMTK, dcm4che, pydicom, dwv, Weasis
 




Screen-Shot-2020-02-10-at-5-46-03-PM-(1).png Collecteur de données, des intéractions SMS et GIS,

suivis de patients et visualisateur/ tableau de bord du domaine

de la santé.


 
             DÉFI  

             Déployer logiciel libre pour faire le suivi des maladies infectueuses en Afrique.

            
CE QUE NOUS FAISONS  

 
Nous voulons en faire une version plus robuste et disponible sur le Cloud pour la Guinée Conacry.

DHIS2
est déployé dans plus de 45 pays. Voir une démo iciNotre projet vise l'étude de conversions vers AWS/Google Cloud, conversion du back-end vers Impala. Front-end: Sdk pour développeurs Androïde, Capture de données,Trackerevent capturedashboard.Voir une démo ici

                


             TECHNOLOGIES : Java, Javascript, CSS, HTML5, PostgreSQL, Hibernate, Androïde

Ce projet est réalisé sur  Screen-Shot-2016-12-07-at-10-42-18-AM.png 

 

QnGene.png QnGene FORMAT GÉNÉTIQUE POUR HPC


Projet d'extension du format Adam pour y inclure le génotypage,

les données cliniques et effectuer des analyses génétiques pour la

médecine personnalisée, à grande échelle, à l'aide d'apprentissage machine.


 
             DÉFI 

  L'analyse de données massives provenant d'études cliniques est effectuée actuellement par des bioinformaticiens à l'aide de pipelines de scripts (souvent écrits en langage Python) qui sont exécutés sur une technologie de bases de données relationelle. Cette aproche est de plus en plus problématique à cause de la très grande quantitée de données génétiques à traiter. Le Amplab de l'université de Californie Berkeley a publié le format Adam qui permet de tirer avantage de technologies du domaine du Big Data pour accélérer ce processus (voir l'article ici). Notre défi est de permettre au chercheur d'effectuer lui même l'extension du format des données pour y ajouter des données cliniques, médicaments, environnementales et démographiques afin d'exécuter des modèles prédictifs pour le domaine de la médecine personalisée à l'aide d'algorithmes d'apprentissage machine à grande échelle. (voir l'article ici).

             CE QUE NOUS FAISONS 

  Ce projet débutes avec la rencontre de l'équipe du Amplab à Berkeley pour nous transférer des connaissances concernant le projet Adam. Au début du projet, nous avons ajusté le format Adam pour accepter les données génétiques d'essais cliniques, par exemple : Advance et CDK Gene (consultez le rapport de Simon). En 2018 nous avons développé les scripts pour l'ajustement dynamique du schéma de données, par le chercheur ainsi que le chargement rapide/efficace de très grandes quantités de données à petits frais (toutes ces données sont colocalisées, voir l'article de Fodil (2018) et une (vidéo)). En 2019 nous avons travaillé à la validation/expérimentation de la version 1.0 de cette plateforme de médecine de précision à l'aide d'une étude de cas impliquant l'utilisation de 3 algorithmes d'apprentissage machine qui avaient pour objectif d'identifier les facteurs qui pourraient permettre la découverte d'un score prédictif pour le diabète type 2. Merci au Dr. Pavel Hamet et à son équipe de bioinformticiens pour leur appui tout au long de ce projet de recherche appliquée. Le nouveau pipeline HPC de ADAM est fondé sur les meilleures pratiques du GATK. Ce projet ne comporte aucun financement institutionnel ou gouvernemental. 

             ÉQUIPE D'ÉTUDIANTS     Fodil Belgait, Béatriz Kanzki


            
TECHNOLOGIES       Python, ADAM, Hbase, Spark, Parquet, Avro, H2o, genomeBrowser, IGV et VarSeq.
 
Merçi à Screen-Shot-2016-12-07-at-10-42-18-AM.png pour le temps machine gratuit

 

       
 

Screen-Shot-2017-05-03-at-10-07-50-AM.png GnomeViewer - SOMATIC VIZUALIZER 
   

 

Projet de conception d'un visualisateur de requêtes (dépassant les capacités des logiciels libres existants: (c.-à-d. LocusZoom et GWAS pipeline) utilisant un SNP en mode interactif. Cet outil permet l'exploration en temps réel, par les chercheurs, des données publiques. Consultez cet article présenté à la conférence ACM Digital Health 2017 de Londres.


             DÉFI 
 
Les chercheurs du domaine de la santé désirent interagir avec les données génétiques, mais les volumes grandissants de données posent problème. En ce moment, ils font des requêtes aux bioinformaticiens qui doivent les concevoir, à l'aide du langage SQL, des requêtes qui sont exécutées sur des bases de données relationelles (en arrière-plan) pour chaque cas. Ce processus n'est pas efficace. Il serait bien d'avoir accès à un logiciel de visualisation qui intègre toutes les données disponibles lors de l'activité de découverte et qui permettrait aux chercheurs d'interagir facilement avec ces grandes quantités de données hétérogènes privées et publiques, par exemple: COSMIC, ENSEMBL, UCSC, CAncer Gene Census, Tumorscape, OMIM, cBioCancer, Mitelman, gnomAD and ExAc.


             CE QUE NOUS FAISONS 
 
 

Nous avons conçu et développé un prototype de logiciel de visualisation génétique nommé GenomeViewer. Pour ce faire, nous avons analysé le processus et les logiciels utilisés pour effectuer des requêtes génétiques au laboratoire du Dr Pavel Hamet. La cible de la version .4 du prototype vise à facilement comparer les données d'un patient avec les données de 1000genome publiquement disponibles. À sa version finale, GenomeViewer permettra aux chercheurs en cancérologie de visualiser complètement et rapidement les mutations somatiques et les comparer à plusieurs BD publiques.

En 2014-2015, Beatriz a produit un premier prototype jetable, la v.1 nommée GOAT, qui a fait objet de plusieurs étapes de réingénierie par la suite. La deuxième version du prototype par
Cédric, ensuite la v.3 par Victor afin d'établir une architecture logicielle interne maintenable (voir publication de GOAT). En 2017 le prototype a été renommé GenomeViewer et la cible fonctionnelle a été ajustée vers la visualisation de mutations somatiques. l'amélioration du prototype a été effectuée par une équipe d'étudiants de projet de fin d'études afin de remplacer la présentation graphique limitée par l'utilisation de la technologie de Bokeh Server par AmCharts et remplacer la technologie actuelle de BD SQL par du NoSQL-Spark afin d'augmenter significativement la vitesse d'exécution des requêtes. La plus récente version du prototype, la v.4, conçue à l'hiver 2017, comporte seulement les données des 1000 génomes, est s'exécute maintenant sur une grappe AWS. Elle permet le chargement de fichiers .vcf. La performance d'exécution du chargement des données est passée d'une durée de 6 heures à une durée de 30 minutes. De plus les requêtes intéractives au back-end sont passées de 3 minutes à 5 secondes grâce à l'utilisation du format Adam de Berkeley sur AWS-EMR. Consultez son mémoire de maîtrise ici

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             ÉQUIPE D'ÉTUDIANTS   Beatriz Kanzki, Max St-Onge, Raphaël Papillon, David Guay, Émile Filteau-Tessier, Cédric Urvoy, Victor Dupuy.


             TECHNOLOGIES     
Smacss, Sass, React (Facebook), Reflux, React-JSX, Griddle, Django, MySql, Python, Biopython, AmCharts, Numpy, PandasBlaze, Flask, Matplotlib, Adam, AWS - EMR (Spark)

     
     
 
Merçi à  Screen-Shot-2016-12-07-at-10-42-18-AM.png pour l'accès gratuit à ses instances dans ce projet 





     

 


PACIQ: Logiciel de suivi de l'amélioration continue de la qualité pour les établissements de la santé au Québec

Création d'un prototype logiciel de suivi de l'évaluation des critères de la qualité en fonction des normes applicables d'Agrément Canada, de Planetree, du BOMA BEST et du Réseau Quécébois des Établissements Promoteurs de Santé qui régissent les  établissements de santé au Québec.


             DÉFI 
 

Aujourd'hui, il est difficile d'obtenir l'information précise, de la part de tous les intervenants en santé à l'intérieur d'un établissement, concernant le niveau de conformité, et ce selon plusieurs dimensions de la qualité. De plus les items pour lesquels l'établissement doit être conforme se répètent souvent, d'une norme à une autre, causant ainsi beaucoup de duplications lors de la saisie, l'analyse et la génération de rapports de préparation à l'exercice de conformité. Conçu avec l'aide de l'ancien directeur adjoint de la direction de la Qualité à l'hôpital Sainte-Justine, les besoins ont été exprimés dans cette
présentation.

             CE QUE NOUS FAISONS 

  
          Nous avons fait l'analyse des processus et logiciels utilisés (c.-à-d. Excel) et modélisé une nouvelle base de    
          données centralisée (à l'aide de la technologie .Net). Par la suite, à l'aide d'une approche de développement
          itérative (agile), nous avons planifié la mise en place d'un prototype Web accompagné de tableaux de bord (BI)
          pour appuyer les décisions des intervenants. Nous suivons un processus de génie logiciel enseigné à l'ÉTS:

          1) conçu et fait approuver un document de vision décrivant les exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles;
          2) rédigé et fait approuvé un plan de projet;

          3) rédigé un SRS (
spécifications logicielles), un module d'intelligence d'affaires et mis en place un      
              environnement de développement suivi d'une
architecture technologique et développé un prototype du
              logiciel. Voici un exemple du tableau de bord préliminaire pour la direction qualité:

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             ÉQUIPE D'ÉTUDIANTS     M.Y.Tariq, U.Ghomsi, N.Brousseau, R.Chebli, G.Gbelai, D. Boukadi, A. Elmoul


             TECHNOLOGIES     
.Net 4, IIS7, Sql Server 2008 R2, SQL, MDX, XML, SSIS, SSAS, SSRS

 

 

 


CorlabNow 


Un tableau de bord, en temps réel, pour la surveillance des traitements des tests sanguins 

pour assurer la qualité du laboratoire de l'hôpital juif de Montréal. Ce logiciel permet d'afficher, en temps réel,

l'état de l'attente du traitement des analyses sanguines (c.-à-d. les niveaux de services) en temps réel. 

Les échantillons collectés sont acheminés au service de médecine diagnostique. Par la suite une commande  

est saisie pour l'analyse. Le panier d'éprouvettes rempli est acheminé à la station de traitement. L'éprouvette est

étiquetté et par la suite elle est traitée par l'équipement diagnostic (voir le processus imagé ci-bas):

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             DÉFI 
   
Les erreurs humaines et matérielles au cours du processus entrainent un retravail par le technologue MPA. Il n'y 
a aucun indicateur de la performance et moyen précis de savoir s'il y a accumulation d'un retard, s'il y est nécessaire 
d'ajouter du personnel pour rencontrer les niveaux de services. De plus certains tests doivent impérativement passer
en priorité (par exemple le test de Troponine : atteinte cardiaque à l'urgence).

   
 

             CE QUE NOUS FAISONS
   
          Conception d'une plateforme de saisie de l'information, en temps réel, et présentation des indicateurs (KPI) permettant d'anticiper
          les accumulations de tests avant de prendre du retard, d'avoir une idée claire du volume de travail et de permettre d'effectuer    
          des analyses sur les données historiques et ainsi permettre une planification précise du comportement du laboratoire.
          (présentation au salon du BI)

          voir le tableau de bord opérer en temps réel

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             ÉQUIPE D'ÉTUDIANTS     D. Lauzon, C. Vallières, P. Herrera, A.Boussif, A.Zakharov, D.Olano, M-A Tardif, P-E Viau, M.Ouellet, P-A St-Jean


             TECHNOLOGIES   
Logiciels libres seulement: HighCharts, WebSockets, Socket.io, Node.js, VirtualBox, Ubuntu




 

App Mobile: FixMyShoulder/FixMyKnee


J'ai eu plusieurs problèmes d'épaule de 2001 à 2013. George, un physiothérapeute bien connu de Montréal, m'a aidé et maintenant publie plusieurs livres spécialisés 1 et 2 sur le sujet.

Ce projet vise le développement d'une application mobile (IOS) 
pour la physiothérapie 
George Demirakos.

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             DEFI 
   
Réaliser une app mobile déployée sur le app store qui offre des contenus gratuits et payants qui sont alignés avec les livres

publiés par George pour la physiothérapie de l'épaule et du genoux.

 

  
             
CE QUE NOUS FAISONS :
   
Nous avons expérimenté avec beaucoup de technologies. Il y a eu un premier développement d'un cadriciel, CMS, permettant la mise à jour des données pour deux applications (Androïde et IOS) en simultané. Ensuite le développement de deux prototypes d'applications mobile identiques: c.-à-d. une pour IOS et une pour Android: (Itération 1 (IOS):
Julie Vincent, itération 1 (Android et plateforme Web): Mathieu Crochet, Itération 2
(Android et plateforme CMS). Les travaux les plus récents sont le redéveloppement de l'application sur Ionic pour IOS par Quentin Muret.


  ÉQUIPE D'ÉTUDIANTS : Q.Muret, J. Vincent, M. Crochet, M.Awada, S Kadi, M. Khalil, M. Mammar, T.Warnant


  TECHNOLOGIES : Ionic, Cordova, Angular, JavaScript, Androïde.