Thèse de Maxime DEBOIS, sous la co-direction de Mehdi AMMI et Mounim A. EL YACOUBI, vendredi 18/12/2020 à 14:00 en visioconférence
Lien : https://bbb.limsi.fr/b/ann-pm7-ftw
Le jury sera composé des personnes suivantes:
- Mohamed Chetouani, Professeur, ISIR (Rapporteur)
- Nicole Vincent, Professeure, LIPADE (Rapporteur)
- Jean-Daniel Zucker, Directeur de recherche, IRD (Examinateur)
- Anne Vilnat, Professeure, LIMSI (Examinatrice)
- Stéphane Gazut, Ingénieur de recherche, CEA (Examinateur)
- Sylvie Joannidis, Practicien hospitalier, Revesdiab (Invitée)
- Mehdi Ammi, Professeur, Université Paris 8, (Directeur de thèse)
- Mounîm A. El Yacoubi, Professeur, SAMOVAR (Co-encadrant de thèse)
Dans cette thèse, nous nous intéressons à la prédiction de la glycémie future de patients diabétiques dans le but de les aider au quotidien dans la gestion de leur diabète. Nous basons nos études sur des patients diabétiques de type 1 et de type 2. Afin de prédire la glycémie du patient 30 minutes dans le futur, les modèles utilisent la glycémie passée, ainsi que les prises d’insuline et la quantité de glucides ingérés pendant les repas.
Après avoir fait une analyse approfondie de l’état de l’art du domaine de la prédiction de la glycémie, nous nous sommes intéressés à comment rendre les modèles prédictifs moins dangereux pour le patient. En particulier, nous proposons une méthodologie permettant d’inclure des critères cliniques dans la construction des modèles. Puis, dans le but d’améliorer la précision des prédictions pour un patient donné, nous proposons une méthodologie permettant de réutiliser les connaissances apprises sur d’autres patients. Enfin, pour améliorer la compréhension des prédictions, à la fois pour le patient et pour le médecin, nous étudions l’utilisation d’un modèle prédictif interprétable.
