Développement d’approches par apprentissage actif et en budget contraint à partir de données de cardiologie

La sténose de la valve aortique est la deuxième maladie cardio-vasculaire la plus fréquente et la maladie cardiaque valvulaire la plus fréquente. Sa prévalence au sein de la population ne cesse de croître. Non traitée, cette maladie est mortelle et seule une chirurgie permet d’empêcher sa progression. Il y a un besoin urgent de progrès majeurs dans le dépistage, le diagnostic, la stratification des risques et le traitement de cette maladie. Le principal défi dans ce contexte est l’absence de biomarqueurs et de stratégies pour identifier le moment optimal pour l’intervention dans le traitement. Dans le cadre de ce projet, des jeux de données comportant des résultats de cardiologie seront utilisés pour élaborer des modèles prédictifs. Le travail des étudiantes sera d’identifier les données les plus représentatives des sous-maladies de la sténose de la valve aortique afin de les caractériser par des cardiologues, de façon à créer des modèles robustes.

Faculty Supervisor:

Arnaud Droit

Student:

Partner:

Université Côte d'Azur

Discipline:

Life Sciences

Sector:

Health and Related Sciences & Technology; Artificial Intelligence; Information and Communications Technology

University:

Université Laval

Program: