La sixième édition annuelle de la finale et la cérémonie de remise des prix du Concours d’innovation clinique CLIC de McGill s'est déroulé le 11 mai 2023.

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Félicitations aux équipes lauréates et finalistes du Concours CLIC 2023!

Équipe lauréate du Prix de la famille Hakim pour l’innovation

PL Signals

La fibrose pulmonaire est une maladie chronique grave et progressive pour laquelle les options thérapeutiques sont limitées. Le TGF-bêta est un puissant facteur profibrotique dont l’action excessive joue un rôle central dans la fibrose pulmonaire. Nous avons mis au point un nouveau produit biologique antifibrotique qui piège le TGF-bêta avec une grande spécificité et réduit la fibrose pulmonaire dans des modèles précliniques et in vitro dans des cellules fibrotiques de patients.

Anie Philip, Département de chirurgie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Shikha Chawla, Département de chirurgie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Kenneth Finnson, Département de chirurgie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Jini John, Département de chirurgie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Tenzin Kungyal, Département de chirurgie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill

Équipe lauréate (première place) du Prix de l’innovation Marika Zelenka Roy

CoreSlicer

CoreSlicer est une plateforme d’intelligence artificielle (IA) infonuagique qui automatise l’évaluation de la fragilité et de la composition corporelle à partir d’images médicales (TDM, IRM, échographie) obtenues dans le cadre clinique. L’analyse de CoreSlicer aide les médecins à personnaliser les soins aux patients âgés vulnérables dans le but de prévenir les complications postopératoires, les événements indésirables graves et les réadmissions d’urgence.

Jonathan Afilalo, M.D., M. Sc., chercheur principal, Hôpital général juif, Université McGill
Philippe Marchandise, développeur en chef
Ding Yi Zhang, expert en sciences des données et étudiant en médecine
Zara Vajihi, ingénieure en apprentissage automatique
Magueye Diagne, ingénieur de données
Jeremie Abitbol, analyste stratégique
Ibrahim Mohamed, développeur généraliste
Robert Viengkhou, concepteur d’interface
Louis Mullie, M.D., M. Sc., ancien membre
Marc Afilalo, M.D., chercheur clinicien

Équipe lauréate (deuxième place) du Prix Simnovation Marika Zelenka Roy

PeTIT VR

PeTIT VR est un cours de réalité virtuelle conçu pour aider les étudiants et étudiantes des professions de la santé et les équipes de soins en traumatologie pédiatrique à améliorer leurs compétences. Grâce à une technologie de réalité virtuelle immersive et interactive, PeTIT VR offre une expérience de formation unique et efficace qui améliore la qualité des soins et la sécurité des patients en traumatologie pédiatrique.

Fabio Botelho, M.D., Chirurgie expérimentale, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Dan Poenaru, M.D., Chirurgie expérimentale, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Elena Guadagno, MLIS, Division de chirurgie pédiatrique, Hôpital de Montréal pour enfants
Hamed Ranjbar , M. Sc., Chirurgie expérimentale, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill

Équipe lauréate (première place) du Prix de l’innovation MI4
   et du Prix de l’innovation Bereskin & Parr

BacPen DIAGNOSTIC

BacPen DIAGNOSTIC est une jeune entreprise de dispositifs médicaux qui propose une approche de diagnostic des infections bactériennes en temps réel et au point de service. L’équipe a mis au point une technologie électrochimique qui permet de détecter et de quantifier spécifiquement les bactéries et d’autres entités biologiques dans des échantillons liquides et solides.

Géraldine Merle, professeure, Génie biomédical, Polytechnique
Edward Harvey, professeur, Département de chirurgie, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Raphaël Trouillon, professeur adjoint, Génie électrique, Polytechnique

Équipe lauréate (deuxième place) du Prix de l’innovation MI4

Curaforge

Curaforge vise à fournir des solutions peu coûteuses et innovantes pour rendre le stéthoscope plus sûr pour les membres du personnel de la santé et, ultimement, prévenir leur exposition aux risques associés à cet instrument médical.

Sean Seltzer, médecin résident, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
 

Félicitations également aux autres équipes finalistes :
 

CapmAI

CapmAI est un fournisseur de premier plan de solutions diagnostiques basées sur l’IA pour l’endoscopie par capsule. Ces solutions visent à minimiser les erreurs de diagnostic, accroître l’efficacité du travail des gastro-entérologues et localiser les atteintes avec précision.

Puja Pachchigar, étudiante à la Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill
Pranay Dixit, affaires et administration, École de gestion John Molson, Université Concordia
Emile Normand, génie logiciel, École de technologie supérieure
Xiang Chen Zhu, informatique, Université Concordia

MedTQ

À l’heure actuelle, le garrot standard se compose d’une bande de tissu que l’on attache autour d’un membre en cas d’hémorragie et que l’on serre mécaniquement au moyen d’un guindeau. Son utilisation inadéquate, soit en raison de la pression appliquée ou d’une durée excessive, peut entraîner une ischémie, une paralysie nerveuse et une exsanguination, et peut aboutir à une amputation. SmartTQ vise à éviter ces complications en intégrant un capteur d’occlusion des vaisseaux et une minuterie pour surveiller ces paramètres importants, fournissant ainsi des données clés aux soldats et aux médecins.

Ludovic Mouttet, étudiant en chirurgie expérimentale, Université McGill
Romy Philip, étudiante en chirurgie expérimentale, Université McGill
Lora Tzaneva, étudiante en chirurgie expérimentale, Université McGill
Gabriella Spacagna, étudiante en chirurgie expérimentale, Université McGill
Quentin Bodineau, étudiant en génie, École de technologie supérieure
Victoria Peuriot, étudiante à l’École de gestion John Molson, Université Concordia

SPINORT

SPINORT est un vêtement intelligent piloté par algorithme qui est utilisé pour le traitement et la prévention des lombalgies mécaniques récurrentes. L’appareil recueille les données de mouvement et d’activité musculaire de la personne qui le porte et calcule la quantité d’énergie infrarouge proche qui est nécessaire pour stimuler les muscles profonds du dos et corriger la posture de la colonne vertébrale, améliorant ainsi le mouvement physique.

Antonia Arnaert, professeure agrégée, École des sciences infirmières Ingram, Université McGill
Swajan Paul, doctorant, Département de chirurgie expérimentale, Université McGill
Zoumanan Debe, associé de recherche, École des sciences infirmières Ingram, Université McGill

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