Ce projet permet d'analyser et de visualiser les causes de décès à partir de données médicales. Il offre des fonctionnalités de recherche et de filtrage pour aider les professionnels de santé et les chercheurs à comprendre les tendances et les facteurs influençant la mortalité.

Resonance Analysis est un projet qui vise à améliorer l'analyse de données de résonance magnétique pour la recherche médicale. Il utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour détecter des patterns et interpréter automatiquement les données, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la précision de l'analyse.

Le projet harvest-pubmed est un outil permettant de récupérer et d'analyser des données à partir de PubMed, une base de données de littérature scientifique médicale. Il permet aux utilisateurs de suivre les dernières tendances dans la recherche médicale et d'analyser les publications pour en extraire des informations utiles.

Le projet patient-covid19 est une plateforme dédiée au suivi et à la collecte de données médicales pour les patients atteints de COVID-19. Il permet aux professionnels de santé de suivre l'état de santé des patients, de collecter des données médicales et de les analyser pour la recherche médicale.

Plateforme open-source dédiée à l'analyse et à la visualisation de données de santé, ehden-bordeaux-atlas permet aux professionnels de santé, aux chercheurs et aux décideurs de réaliser des études épidémiologiques, d'effectuer une recherche clinique et de visualiser des données médicales. Construite sur les technologies OHDSI, elle offre des fonctionnalités avancées de gestion et d'analyse de données, ainsi qu'une interface utilisateur intuitive et personnalisable.

Projet de recherche et développement en intelligence artificielle dédié à l'analyse de données médicales et à l'aide à la décision médicale.

Ce projet est une formation en ligne proposée par l'Institut Pasteur qui vise à enseigner l'utilisation de Linux et de la bioinformatique pour l'analyse de séquences du SARS-CoV-2. Les participants apprendront à utiliser des outils et des méthodes pour analyser les données de séquençage du virus et contribuer à la recherche médicale.

Le projet dmp_2d a pour but d'analyser et de visualiser des données médicales à grande échelle. Il permet de rechercher des corrélations épidémiologiques et de représenter les données sur une carte géographique.

Edspdf-mupdf est une bibliothèque Python qui fournit un composant de traitement de PDF basé sur MuPdf pour EDSPDF, facilitant l'analyse et l'extraction de données à partir de PDF dans des contextes médicaux et de recherche.