Traitement intelligent des données de santé pour la prédiction et prévention des pathologies.

Intelligent healthcare services for pathologies prediction and prevention.

• Auteur / Autrice : Hanane Kteich
• Direction : Jean François Condotta, Zied Bouraoui
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique et applications
• Date : Inscription en doctorat le 25/11/2021
• Etablissement(s) : Artois
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences, Technologie, Santé
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CRIL - Centre de recherche en informatique de Lens

Mots clés

Mots clés libres

Traitement du langage naturel

Intelligence Artificielle

Représentation des connaissances

Raisonnement de sens commun

Apprentissage automatique

Natural Language Processing

Knowledge Representation

Machine Learning

Commonsense Reasoning

Artificial Intelligence

Résumé

Dans la perspective d'offrir aux citoyens de l'agglomération Lens-Liévin des services numériques autour de la santé, ce projet de thèse a pour objectif le traitement intelligent des données médicales et paramédicales afin d'offrir des services de diagnostic et de prévention de pathologies. La prédiction consiste à l'identification de pathologies probables à venir, et la prévention consiste à déterminer les causes probables de ces pathologies. Cette thèse a pour objectif de concevoir, implanter et évaluer des services numériques intelligents de prédiction et prévention des pathologies en se basant sur des données médicales de santé et des données paramédicales (sport et bien-être). Le développement de ces services nécessitera l'intégration de plusieurs aspects impliquant la résolution de nombreuses tâches de traitement automatique du langage naturel (NLP) et d'apprentissage automatique (ML). Cette thèse sera réalisé en collaboration avec le Centre Hospitalier de Lens appartenant aux hôpitaux publics de l'Artois (GHT Artois) qui regroupe également le Centre Hospitalier de Béthune Beuvry, le Centre Hospitalier d'Hénin-Beaumont et le Centre Hospitalier de La Bassée.

Intending to offer citizens of Lens-Liévin agglomeration digital healthcare services, this thesis aims to develop intelligent services for pathologies prediction and prevention. Prediction consists in identifying plausible pathologies, and prevention aims in determining the probable causes of these pathologies. This thesis aims to design, implement and evaluate intelligent digital services for the prediction and prevention of pathologies based on medical health data and paramedical data (sport and well-being). The development of these services will require the integration of several areas of Artificial Intelligence including natural language processing (NLP) and machine learning (ML) tasks. This thesis will be carried out in collaboration with the Center Hospitalier de Lens belonging to the public hospitals of Artois (GHT Artois) which also includes the Center Hospitalier de Béthune Beuvry, the Center Hospitalier d'Hénin-Beaumont and the Center Hospitalier de La Bassée.