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Master Thesis

Intelligence artificielle et sante prédictive : l’exemple de l’Immunoscore® dans le cancer du côlon

Résumé : L’intelligence artificielle est un domaine en plein essor. Nombres de domaines bénéficient des nouveaux progrès que les chercheurs développent depuis les années 50. La santé est un des domaines d’application où les perspectives sont grandes. Cette thèse traite de l’Immunoscore®, un logiciel d’aide à la décision thérapeutique développé par l’équipe du Dr Jérôme Galon, qui est une avancée dans le domaine du cancer du colon et qui utilise l’intelligence artificielle, via la technologie de la vision par ordinateur. Cet outil s’inscrit dans le mouvement de la médecine prédictive, un axe de la médecine moderne appelée « médecine 4P », évoluant d’une médecine réactive à une médecine proactive. Il est ainsi plus efficace que les outils de pronostics et de classifications classiques comme le TNM. Cette thèse retrace également les avancées technologiques qui ont permis l’Immunoscore®, d’abord par l’avènement du réseau d’Internet, véritable puit d’informations et de savoir, puis la mise en place des solutions de big data capables d’emmagasiner et de gérer ces informations. Ce big data est une véritable mine d’or pour les chercheurs, à condition de bien savoir l’exploiter. C’est pour cette raison que sont ensuite abordés les principes des algorithmes de l’intelligence artificielle, qui permettent une gestion de ces données, à savoir le machine learning et le deep learning. Le deep learning, à travers les réseaux neuronaux est maintenant utilisé dans de nombreux domaines et notamment dans l’analyse d’images, ce qui se traduit dans la santé par la digital pathology. Deux entretiens avec des membres de l’équipe d’HalioDx, société exploitant l’Immunoscore®, mettent en lumière le fonctionnement de ce logiciel. Enfin, les perspectives en pharmacie sont évoquées, notamment à travers l’entretien avec un étudiant mettant en place des initiatives pour faire évoluer les formations à l’université d’Aix-Marseille, pour que les étudiants en pharmacie soient formés aux principes d’intelligence artificielle et puissent adapter leur formation médicale dans un monde en constante mutation technologique.
Document type :
Master Thesis
Complete list of metadata

https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03257537
Contributor : Pharmacie Amu Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Friday, June 11, 2021 - 8:58:34 AM
Last modification on : Tuesday, October 19, 2021 - 10:50:17 PM
Long-term archiving on: : Sunday, September 12, 2021 - 6:22:38 PM

File

CHOLLAT-NAMY Clément. Thèse ...
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Identifiers

  • HAL Id : dumas-03257537, version 1

Citation

Clément Chollat-Namy. Intelligence artificielle et sante prédictive : l’exemple de l’Immunoscore® dans le cancer du côlon. Sciences pharmaceutiques. 2021. ⟨dumas-03257537⟩

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