Approche computationnelle pour une médecine de précision dans la sclérose en plaques
Langue Anglais
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Auteur : Demuth, Stanislas
Date de soutenance : 18-12-2024

Directeur(s) de thèse : Sèze, Jérôme de - Gourraud, Pierre-Antoine

Rapporteur(s) : Thouvenot, Éric - Vuiblet, Vincent
Membre(s) du jury : Jeannin, Anne

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : CIC Strasbourg (2001-....)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Bioinformatique et biologie des systèmes
Classification : Médecine et santé, Informatique

Mots-clés libres : Sclérose en plaques, Big Data et algorithmes, Médecine de précision, Intégration de données, Données synthétiques, Confidentialité, Anonymisation, Intelligence artificielle, Réponse thérapeutique
Mots-clés :
  • Sclérose en plaques - Thérapeutique
  • Intelligence artificielle en médecine
  • Médecine personnalisée
Résumé : Cette thèse a exploré l'utilisation secondaire des données de recherche clinique en sclérose en plaques (SEP) et leur intégration avec les technologies modernes de l'information pour assister les décisions thérapeutiques des neurologues. Les données tabulaires de 31,786 patients atteints de SEP ont été intégrées dans une plateforme de médecine de précision développée par le laboratoire. Le logiciel d'aide à la décision clinique en résultant reposait sur la visualisation de données interactive. Sa capacité discriminante fut similaire à l’apprentissage automatique mais eu une meilleure explicabilité et calibration dans une population externe suivie en vie réelle. Une formation dédiée des neurologues apparu nécessaire. Les obstacles réglementaires furent adressés en générant des patients virtuels par une méthode de confidentialité par conception. Leur confidentialité et leur utilité clinique furent suffisantes pour remplacer les données de référence. Ces travaux translationnels ont démontré l’utilité clinique de plusieurs processus d'ingénierie des données, permettant de développer un nouveau paradigme de médecine de précision dans la SEP.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAJ062
Type de ressource : Thèse