Description
Date depot: 1 octobre 2020
Titre: Modélisation de l'évolution d'un profil de risques multiples
Directeur de thèse:
Stanley DURRLEMAN (ICM)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Intelligence artificielle
Resumé: L'objectif est de développer des méthodes d'apprentissage statistique pour modéliser l'évolution d'un profil de risque, au niveau individuel ou d'un sous-groupe à identifier.L'étudiant exploitera des bases de données d'historiques médicaux indiquant à chaque 'visite' du patient la présence ou l'absence d'un traitement, d'un diagnostic ou d'un symptôme. Il s'agira de modéliser comment le risque d'apparition d'une de ces variables évolue quand la maladie progresse, à la fois antérieurement et postérieurement au diagnostic.Pour cela l'étudiant approdondira les modèles non-linéaires à effets mixtes développés précédemment dans l'équipe pour modéliser la progression d'un phénomène continu. Il pourra notamment les étendre à des données catégorielles, les implémenter et les évaluer sur des bases de données réelles.L'étudiant développera ces modèles pour mieux expliquer l'évolution des profils de risque et les catégoriser. Il les utilisera également pour prédire l'apparition d'un risque au sein de système d'aide à la décision ou au repérage de patients à risque.
Doctorant.e: Poulet Pierre-Emmanuel