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Master Thesis

Mortalité des prématurés de moins de mille grammes : évaluation du pronostic par programmation génétique

Résumé : Le but de notre étude était d'évaluer un nouvel outil de pronostic de mortalité chez les prématurés de moins de 1000 grammes obtenu par intelligence artificielle. Il s'agissait d'une étude monocentrique de décembre 2014 à décembre 2017 constituée de 2 phases : une phase rétrospective avec recherche de facteurs de risque de mortalité et développement d'une intelligence artificielle (I.A) par programmation génétique, une deuxième, prospective où les résultats de pronostic de mortalité de l'I.A étaient comparés à ceux des cliniciens et de la régression logistique sur un groupe contrôle. Le groupe apprentissage comportait 103 patients, le groupe contrôle 50. Les principaux facteurs de risque de mortalité étaient la naissance outborn, la défaillance hémodynamique respiratoire ou neurologique et les hémocultures positives. L'I.A retenait la défaillance respiratoire comme principal facteur de risque de mortalité à J7, de même que la régression logistique (sensibilité 50 % spécificité 93% sur le groupe contrôle). La petite taille de la population et le faible nombre d'évènements étaient les principales limites de l'étude. Nous ne pouvions affirmer la supériorité d'une méthode par rapport à une autre. Néanmoins, les résultats obtenus sur la phase d'apprentissage étaient prometteurs. L'intelligence artificielle est un outil d'avenir qui sera intégré au monde médical. L'utilisation de la programmation génétique comme outil de classification semblait prometteuse. Des études portant sur de plus grande population de patients le confirmeraient.
Document type :
Master Thesis
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02159483
Contributor : Bu Santé Upjv <>
Submitted on : Tuesday, June 18, 2019 - 5:44:39 PM
Last modification on : Sunday, October 13, 2019 - 1:14:02 AM

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Carpentier Mathieu. Thèse d'e...
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  • HAL Id : dumas-02159483, version 1

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Mathieu Carpentier. Mortalité des prématurés de moins de mille grammes : évaluation du pronostic par programmation génétique. Pédiatrie. 2018. ⟨dumas-02159483⟩

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