Mémoires Année : 2022

Creating an artificial intelligence capable of detecting health-related quality of life impacts from real-life data

Création d’une intelligence artificielle capable de détecter les impacts de qualité de vie liée à la santé à partir de données de vie réelle

Résumé

The purpose of this work was to develop an artificial intelligence algorithm, or more precisely, an automated language processing model, capable of identifying in free patient testimonies, the verbatims reflecting an impact on quality of life. There is a synergy between patient centrism and the rise of real-life data. Medically contextualized data sets reflect and objectify patient reality, which by definition is not captured in clinical trials. On social networks and medical forums, patients form online communities for support, information and sharing of medical experiences. These public comments can be retrieved electronically, in compliance with data protection regulations. This is where automated language processing comes in. By being able to analyze and translate patient language into medical ontology, it becomes possible to gain information about patient reality, as described directly and unfiltered by themselves. Thus, our algorithm meets the challenge of fine understanding of what can really impact the quality of life of patients, in real life.
L’objet de ce travail était de réaliser un algorithme d’Intelligence artificielle, ou plus précisément, un modèle de traitement automatisé du langage, capable d’identifier dans des témoignages libres de patients, les verbatims reflétant un impact de qualité de vie. Il existe une synergie entre le patient centrisme et l’essor des données de vie réelle. Ensemble de données médicalement contextualisées, elles reflètent et objectivent la réalité patiente, par définition non captée lors d'essais cliniques. Sur les réseaux sociaux et forums médicaux, les patients forment des communautés en ligne dans un but de soutien, d’information et de partage d’expériences médicales. Ces commentaires publics sont récupérables informatiquement, dans le respect des réglementations pour la protection des données. C’est là que le traitement automatisé du langage entre en jeu. En étant capable d’analyser et de traduire le langage patient en ontologie médicale, il devient possible de gagner en information sur la réalité patiente, telle que décrite directement et sans filtre par eux-mêmes. Ainsi, notre algorithme répond à l’enjeu de compréhension fine de ce qui peut réellement impacter la qualité de vie des patients, en vie réelle.
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Dates et versions

dumas-03956122 , version 1 (25-01-2023)

Identifiants

  • HAL Id : dumas-03956122 , version 1

Citer

Tom Marty. Création d’une intelligence artificielle capable de détecter les impacts de qualité de vie liée à la santé à partir de données de vie réelle. Sciences pharmaceutiques. 2022. ⟨dumas-03956122⟩
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