Prédiction Personnalisée du Risque de Diabète

Le diabète de type 2 est une maladie chronique en forte augmentation qui touche des millions de personnes et représente un défi majeur pour les systèmes de santé. Il résulte de linteraction de plusieurs facteurs, dont la génétique, létat de santé, le mode de vie et lenvironnement. Une détection tardive peut entraîner des complications graves, comme des maladies cardiovasculaires ou rénales.

Les méthodes actuelles dévaluation du risque reposent principalement sur des questionnaires ou des mesures cliniques simples. Bien quutiles, elles ne tiennent pas pleinement compte des différences individuelles et offrent une prédiction souvent limitée. Les avancées récentes en intelligence artificielle permettent désormais danalyser de grandes quantités de données de santé, mais la plupart des modèles existants utilisent un seul type de données.

Ce projet vise à développer un outil innovant basé sur lintelligence artificielle capable de combiner des données cliniques, génétiques et comportementales pour estimer de manière plus précise et personnalisée le risque de diabète de type 2. En permettant une identification plus précoce des personnes à risque, cette approche contribuera à améliorer la prévention, à soutenir les décisions cliniques et à favoriser une médecine plus personnalisée, au bénéfice des patients et du système de santé.

Faculty Supervisor:

Belkacem Chikhaoui

Student:

Partner:

École supérieure des sciences et technologies

Discipline:

Computer science

Sector:

Artificial Intelligence; Health and Related Sciences and Technology; Information and Communications Technology (ICT)

University:

Université TÉLUQ

Program: