Apport de l'intelligence artificielle par l'utilisation de données multimodales dans le dépistage des syndromes myélodysplasiques à l'hémogramme

Apport de l'intelligence artificielle par l'utilisation de données multimodales dans le dépistage des syndromes myélodysplasiques à l'hémogramme

Les syndromes myélodysplasiques sont des hémopathies au pronostic très variable, et dont le dépistage peut s'avérer complexe. Plusieurs auteurs ont montré l'importance des paramètres de l'hémogramme pour leur dépistage. Dans l'optique d'élaborer un modèle d'intelligence...

Description complète

Détails bibliographiques
Auteurs principaux : Bauvais Maxence (Auteur), Prot-Labarthe Sonia (Président du jury de soutenance), Eveillard Marion (Directeur de thèse), Normand Nicolas (Membre du jury), Hérault Olivier (Membre du jury), Garnier Alice (Membre du jury), Bouzy Simon (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Nantes Université 2022-.... (Organisme de soutenance), Nantes Université Pôle Santé UFR des Sciences Pharmaceutiques et Biologiques Nantes (Organisme de soutenance)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Apport de l'intelligence artificielle par l'utilisation de données multimodales dans le dépistage des syndromes myélodysplasiques à l'hémogramme / Maxence Bauvais; sous la direction de Marion Eveillard
Publié : 2024
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note de thèse : Thèse d'exercice : Pharmacie : Nantes : 2023
Conditions d'accès : Diffusion de la thèse soumise à l'embargo jusqu'au 20-10-2024.
Sujets :
Syndrome myélodysplasique > Diagnostic
Sang > Maladies
Hémogramme
Interaction multimodale
Intelligence artificielle en médecine
Thèses et écrits académiques

Internet

https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-04441708