Academic literature on the topic 'Médecine prédictive personnalisée'
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Journal articles on the topic "Médecine prédictive personnalisée"
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GOCKO, X. "EXERCER ET LA DIALECTIQUE." EXERCER 33, no. 188 (December 1, 2022): 435. http://dx.doi.org/10.56746/exercer.2022.188.435.
Full textAbstract:
Dans ce numéro, vous allez découvrir deux articles sur le score calcique alias CAC (coronary artery calcium) : l’avis du conseil scientifique (CS) du CNGE (mai 2022), qui recommande de ne pas utiliser le score calcique en routine compte tenu de l’absence de bénéfice clinique démontré1, et l’article didactique de Guineberteau et al. qui conclut à des « données encourageantes » et à un CAC qui « pourrait devenir un outil supplémentaire pour guider l’intervention médicamenteuse et non médicamenteuse chez les patients considérés comme à risque cardiovasculaire intermédiaire »2. Malgré cette opposition apparente, les deux équipes partagent certaines analyses. Par exemple, un CAC = 0 est associé à un risque d’événement cardiovasculaire à dix ans très faible1,2. La différence principale réside dans l’apport du CAC par rapport aux équations de risque cardiovasculaire (RCV) comme SCORE2. Le CS du CNGE juge les bénéfices mineurs et pointe du doigt les risques avec « les difficultés d’accès à l’imagerie, les coûts, le risque de radiations ionisantes, les incidentalomes, la surmédicalisation et l’anxiété liée à la surveillance »1. Guineberteau et al. se veulent rassurants quant aux radiations ionisantes (équivalent d’une mammographie) et réclament des « essais randomisés pour évaluer son impact sur les prescriptions des médecins et surtout sur la morbimortalité cardiovasculaire des patients »2. Cette controverse existe aussi outre-Atlantique. L’American College of Cardiology et l’American Heart Association recommandent l’utilisation du CAC chez les adultes asymptomatiques de plus de 40 ans présentant un RCV intermédiaire à dix ans, mais pas chez les patients présentant un RCV faible ou élevé, car il est peu probable qu’il modifie la prise en charge thérapeutique chez ces patients. L’US Preventive Services Task Force ne recommande pas l’utilisation de ce score, à cause du risque de surmédicalisation et du manque d’essais cliniques randomisés. L’expression du doute en consultation est parfois difficile pour les usagers de la santé, les patients et les soignants. Les conflits décisionnels peuvent apparaître comme un obstacle à la décision médicale partagée. La publication de ces deux articles nous rappelle l’importance du doute en science et la force de la controverse, véritable pivot d’intelligibilité, qui nous pousse à sortir du confort de l’ombrelle des certitudes. Les lecteurs pressés (dont je fais régulièrement partie) et peu habitués à lire le doute, peuvent préférer la simplicité avec un encadré coloré dont l’esthétisme est souvent proportionnel au processus de simplification. Plonger dans les données est aussi difficile qu’une introspection… Et pourtant… Le développement de l’expertise en médecine générale passe par cette plongée… Si le médecin généraliste reste en surface, il endosse l’identité professionnelle de bobologue-adresseur souvent jugé inutile par les usagers et les tutelles. L’expertise en médecine générale permet de limiter le conflit décisionnel inhérent aux controverses parfois médiatisées et de garantir un processus de décision partagée prenant en compte l’expression des doutes, des a priori des interlocuteurs. À propos de décision partagée, après la thèse du CS du CNGE, l’antithèse de Guineberteau et al., la revue exercer et ses lecteurs attendent la synthèse, dialectique oblige… Cette synthèse pourrait s’enrichir non seulement de la confrontation des points de vue des deux équipes, mais aussi de celle d’usagers de la santé, d’économiste de la santé, de sociologue, d’éthicien, à même de tracer les avantages et limites de la médecine 4 P : personnalisée, préventive, prédictive et participative.
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Pujol, P., S. Fodil-Chérif, J. L. Mandel, B. Baertschi, D. Sanlaville, D. Zarca, A. Toledano, P. Bloch, and D. Geneviève. "Réflexions éthiques sur le dépistage génétique préconceptionnel en population générale : le débat français et l’avis de la Société Française de Médecine Prédictive et Personnalisée." Ethics, Medicine and Public Health 12 (January 2020): 100439. http://dx.doi.org/10.1016/j.jemep.2019.100439.
Full text
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Morel, Jacques, and Denis Mulleman. "Rhumatologie, la multitude des options." médecine/sciences 35, no. 12 (December 2019): 1029–33. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019204.
Full textAbstract:
Le nombre d’anticorps (Ac) thérapeutiques disponibles en rhumatologie ne cesse de croître et concerne aussi bien les rhumatismes inflammatoires chroniques que les connectivites, les vascularites et, dans une moindre mesure, les pathologies osseuses et l’arthrose. Le choix d’un biomédicament repose aujourd’hui beaucoup sur les spécificités du médicament et des caractéristiques du patient. Il n’existe pas encore de véritables biomarqueurs prédictifs de réponse pour une médecine plus personnalisée. Le suivi sérique des Ac thérapeutiques et le dosage des anticorps anti-médicaments représentent un espoir pour adapter au mieux la posologie du médicament et décider d’un changement de traitement en fonction de l’activité de la maladie inflammatoire chronique.
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Olivier, Delphine. "Personnaliser la prévention. Étude du projet de médecine prédictive d’Emanuel Cheraskin." Lato Sensu: Revue de la Société de philosophie des sciences 4, no. 2 (December 30, 2017): 24–35. http://dx.doi.org/10.20416/lsrsps.v4i2.733.
Full text
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Bellivier, F. "Vers un traitement personnalisé de la dépression." European Psychiatry 29, S3 (November 2014): 554. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2014.09.356.
Full textAbstract:
Il existe une variabilité inter-individuelle importante dans la réponse aux traitements antidépresseurs (AD), associée à des taux de non-répondeurs qui restent préoccupant (environ 40 %) et à une difficulté à prédire précisément quel patient va répondre à quel traitement. Le développement de biomarqueurs prédictifs de la réponse aux AD constitue donc un enjeu majeur pour l’amélioration de la prise en charge des patients. Ce symposium propose un état des lieux et des illustrations du développement d’une médecine personnalisée dans le domaine des troubles de l’humeur. Le professeur P. Courtet présentera une synthèse des données cliniques et épidémiologiques qui justifient le développement d’une médecine personnalisée dans les troubles de l’humeur et présentera des illustrations. Un premier exemple concerne les idées et conduites suicidaires qui sont fortement associées à la dépression. L’aggravation des idées suicidaires au cours d’une cure d’antidépresseur est un phénomène qui reste mal connu, bien que largement amplifié par les récentes mises en garde et controverses. Si au niveau populationnel, l’utilisation des antidépresseurs est bénéfique pour la prévention du suicide, certains sujets peuvent présenter un risque suicidaire en début de traitement. Il s’agit d’œuvrer pour mieux les identifier et les prendre en charge. Sur une cohorte de 3800 patients déprimés traités par antidépresseur, Nicolas Ramoz présentera les résultats de l’étude des gènes associés, d’une part, à la réponse thérapeutique et d’autre part, à l’apparition ou l’aggravation des idées suicidaires au cours de ce traitement. Enfin, nous disposons maintenant de techniques permettant d’analyser la signature moléculaire dans le sang circulant de patient de différents phénotypes. C’est cette technique qu’a appliqué le Dr Raoul Belzeaux pour rechercher les biomarqueurs associés au phénomène de réponse thérapeutique et d’aggravation des idées suicidaire au cours d’une cure d’antidépresseur.
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Vorspan, F., V. Bloch, and S. Mouly. "La méthadone à l’heure de la médecine personnalisée : prédiction de la dose efficace ? Prédiction des effets secondaires ?" European Psychiatry 30, S2 (November 2015): S13. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.044.
Full textAbstract:
RationnelLa méthadone est prescrite comme traitement de substitution de la dépendance aux opiaces depuis les années 1960 . Néanmoins, l’expérience des cliniciens montre que la réponse thérapeutique est obtenue à des doses extrêmement variables d’un patient à l’autre et qu’il est également difficile de prédire les effets secondaires.MéthodeEn collaboration avec plusieurs centres de soins d’Île-de-France (CSAPA Espace Murger, AP–HP, hôpital Fernand-Widal, Dr Gaël Dupuy ; clinique Liberté, hôpital Paul-Guiraud, Dr Didier Touzeau ; CSAPA Moreau de Tours, centre hospitalier Sainte-Anne, Dr Xavier Laqueille ; CSAPA Monte Cristo, AP–HP, HEGP, Dr Cyrille Orizet ; CSAPA EGO, association Aurore, Dr Philippe Coeuru ; ECIMUD, AP–HP, hôpital Louis-Mourier, Dr Anne-Marie Simonpoli ; CSAPA 110 Les Halles, PSA 75, Dr Pierrre Polomeni ; Bus Méthadone Gaia, Dr Elisabeth Avril) nous avons conduit une étude recueillant des données cliniques et génétiques chez des patients héroïnomanes stabilisés sous traitement par méthadone.RésultatsDeux cent seize patients ont été inclus entre 2008 et 2013. Nous présenterons ici des résultats concernant la prédiction des doses nécessaires à l’équilibre thérapeutique chez 80 patients ayant complété une hospitalisation de jour comprenant une exploration fonctionnelle du métabolisme hépatique . Nous présenterons également des résultats sur 161 patients ayant bénéficié d’une mesure de l’espace Qt par un cardiologue et du recueil de facteurs de risque cliniques et génétiques de Torsades de pointes, complétant des données préliminaires que nous avons publié . Ces résultats permettront de discuter les données à recueillir pour une prescription optimisée de méthadone à l’heure de la médecine personnalisée.
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Henry, C. "Le trouble bipolaire et ses biomarqueurs : quoi de neuf ?" European Psychiatry 29, S3 (November 2014): 557. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2014.09.364.
Full textAbstract:
Le trouble bipolaire (TB) est une maladie chronique sévère qui atteint 1 à 4 % de la population générale. Le TB entraîne un handicap majeur lié au très haut niveau de rechute (60 % à 2 ans), à l’impact fonctionnel des comorbidités associées et aux troubles persistants entre les épisodes. Cette maladie récurrente a été reconnue par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) comme la septième cause de handicap par année de vie parmi toutes les maladies dans la population des 15 à 44 ans [1]. L’arrivée nouvelle du DSM-5 témoigne de la volonté d’amélioration des outils de classification diagnostique à partir des biomarqueurs validés dans chaque trouble psychiatrique. Néanmoins, l’identification de tels biomarqueurs n’est pas toujours facile et se heurte à la complexité et à l’hétérogénéité des pathologies dont celle du trouble bipolaire. Ainsi, des efforts croissants sont fait afin d’identifier de nouveaux biomarqueurs du TB qui corrèlent avec des symptômes ou des dimensions cliniques de la maladie. Des travaux récents ont mis l’accent sur l’intérêt de biomarqueurs pour les TB dans le champ de la neuro-imagerie [2], des rythmes circadiens [3] et de certains marqueurs moléculaires [4]. Ces biomarqueurs ont pour objectif d’aider non seulement au meilleur dépistage du trouble et à sa meilleure compréhension physiopathologique, mais aussi à la prévention des rechutes, à l’évaluation de l4efficacité des thérapeutiques et à la prédiction de la réponse thérapeutique. Cette recherche de biomarqueurs s’inscrit dans un effort général de la recherche d’une médecine personnalisée.
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Oden, Élise. "La génomique équine : tour d’horizon des outils disponibles pour les applications actuelles et à venir." Le Nouveau Praticien Vétérinaire équine 17, no. 59 (2023): 48–53. http://dx.doi.org/10.1051/npvequi/2024005.
Full textAbstract:
Depuis quelques décennies, de nombreux outils technologiques initialement destinés à l’étude de la génomique humaine ont été rapidement déployés chez les animaux d’élevage, dont les chevaux. Tout d’abord, le génotypage permet l’analyse des variations génétiques dans l’ADN génomique d’un organisme : par exemple, les marqueurs microsatellites, séquences répétées présentes partout dans les génomes eucaryotes ou bien les SNP (Single Nucleotide Polymorphism) qui correspondent à des variations d’une seule base nucléotidique. En laboratoire, le génotypage est actuellement utilisé pour la réalisation des contrôles de filiation ou pour la recherche d’un caractère d’intérêt et des maladies monogéniques équines. La technologie de séquençage permet, quant à elle, de déterminer la séquence nucléotidique d’un fragment d’ADN ou d’un génome entier : ainsi, Twilight, premier cheval dont le génome a été entièrement séquencé en 2009. D’autres alternatives au séquençage permettent de mesurer l’expression des gènes dans un tissu donné par une approche de transcriptomique (ou RNAseq), de comprendre la régulation de cette expression génique par des études épigénétiques ou bien de connaître le microbiote d’un échantillon par analyse métagénomique. L’ensemble de ces développements génomiques offre de belles perspectives pour le diagnostic équin de demain grâce à une meilleure connaissance des maladies multifactorielles et la mise en place d’une médecine personnalisée. Ces outils apporteront également des éléments nouveaux aux professionnels de la filière en termes d’élevage ou de sélection ainsi qu’une amélioration de la prédiction des aptitudes au sport des chevaux athlètes.
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Angst, J. "Die Aktuellen Schwerpunkte der Psychiatrischen Forschung in der Schweiz." Psychiatry and Psychobiology 2, no. 2 (1987): 91–100. http://dx.doi.org/10.1017/s0767399x00000730.
Full textAbstract:
RésuméLa Suisse est un petit pays ; elle comprend cinq universités ayant des chaires de psychiatrie. La faible superficie et la stabilité favorisent des études épidémiologiques, en particulier des études prospectives longitudinales et catamnestiques.Une première étude longitudinale a été réalisée à Lausanne. En 1975, a été effectué un sondage sur un échantillon de 300 enfants âgés de 9 ans, évaluant de façon détaillée : la santé, le développement du langage, le Q.I., la réussite scolaire et la personnalité. Cette enquête a révélé que 35 % des enfants étaient sans symptômes tandis que 26 % présentaient des difficultés psychiques importantes, surtout les garçons issus de familles socialement défavorisées.A Zurich, une étude longitudinale portant sur 6 315 hommes suivis de 19 à 31 ans, a concerné : les caractéristiques sociales, la consommation de tabac, d'alcool et de drogues et des traits de personnalité. Ce travail longitudinal fournira des informations sur les relations existant entre comportement, consommation de toxiques et traits de personnalité.Un autre projet a pour but l’étude de la personnalité prémorbide chez des individus qui ont présenté une schizophrénie ou une psychose maniaco-dépressive après l’âge de 19 ans, ainsi que chez tous les patients décédés accidentellement ou par suicide ;Un autre projet a pour but d'évaluer l’entraide du “voisinage” dans un quartier bien défini de Zurich ;1000 personnes seront ainsi suivies prospectivement pendant une période de 3 à 5 ans.A Genève, ont été enregistrés les dossiers de tous les malades traités dans les institutions psychiatriques (hospitalisations et prises en charge ambulatoires).A Bâle, une étude importante sur les troubles dépressifs des patients traités par des médecins généralistes a fourni des résultats très intéressants, surtout à propos de la fréquence des dépressions masquées.A Zurich, plusieurs études épidémiologiques ont porté sur des maladies psychiatriques infantiles, en particulier le trouble déficitaire de l'attention (“attention deficit disorder”), la dépression et l’encoprésie). Une étude multicentrique et longitudinale a montré une augmentation actuelle de l’incidence de l’anorexie mentale ;A Bâle, se déroule actuellement une étude longitudinale de 6 ans sur des toxicomanes (comparaison des résultats obtenus avec d’autres institutions qui prennent des toxicomanes en charge).Des études catamnéstiques comparent des toxicomanes avec d’autres groupes de malades pour évaluer (entre autres) le degré de dépendance dans cette population.Un questionnaire réalisé à Bâle sur les drogues et l’alcool présente un intérêt méthodologique remarquable.Des études cliniques plus traditionnelles gardent encore une place importante. A Lausanne, on étudie des démences séniles et d’Alzheimer chez les personnes âgées, dans le but de comparer des thérapeutiques différentes.A Genève, plusieurs éludes catamnestiques portent sur l'évolution des patients schizophréniques, en particulier suivis en ambulatoire.A Zurich, depuis 1959, on effectue tous les 5 ans une étude prospective pour étudier l’insertion sociale des malades mentaux.A Berne, sont étudiés les facteurs prognostiques chez les patients dépressifs et schizophrènes (famille, environnement).En ce qui concerne la médecine psychosomatique plusieurs projets ont trait aux réactions psychologiques des patients présentant une maladie chronique.En matière de psychopharmacologie tous les “centres” des villes universitaires participent à l'évaluation des nouveaux psychotropes, on relève cependant un manque d’études comprenant des contrôles “placebo”.A titre d'exemples, ont été étudiés : • les effets des perfusions de dibenzépine, de clomipramine et de maprotiline; • la réponse TRH comme élément éventuel de prédiction de la réponse aux antidépresseurs tricycliques (Bâle) ; • la corrélation des concentrations plasmatiques de maprotiline, d’amitriptyline et de nortriptyline avec l’efficacité clinique (Lausanne) ; • enfin, les vertus potentielles du L-tryptophane dans les troubles du sommeil font l'objet d’investigations actuelles.
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Waeber, G. "Médecine prédictive ou personnalisée?" Forum Médical Suisse ‒ Swiss Medical Forum 9, no. 43 (October 21, 2009). http://dx.doi.org/10.4414/fms.2009.06971.
Full textDissertations / Theses on the topic "Médecine prédictive personnalisée"
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Gorenjak, Vesna. "Stratégies de médecine personnalisée pour l’étude et l’utilisation de nouveaux biomarqueurs." Thesis, Université de Lorraine, 2019. http://www.theses.fr/2019LORR0106/document.
Full textAbstract:
La lutte contre les maladies chroniques nécessite la mise en œuvre de nouvelles stratégies de prédiction du risque et de prévention. La médecine personnalisée représente une approche sophistiquée pour réussir la prise en charge des morbidités de populations vieillissantes. Dans le cadre de ces travaux de thèse inspirés par les principes de la médecine personnalisée, nous décrivons une approche qui associe plusieurs méthodologies «-omiques». Nous avons utilisé un modèle de «dénominateur commun» pour les maladies chroniques afin d'identifier des biomarqueurs associés aux facteurs de risque et aux voies biologiques de maladies courantes. Par l’étude de variants génétiques localisés dans la région comportant le gène TREM2, nous avons identifié une association entre le rs6918289 et à la fois de taux élevés de TNF-α et une augmentation de l’épaisseur intima-média de l’artère fémorale. Grâce à des études d’association panépigénomique (EWAS), nous avons identifié de nouveaux marqueurs épigénétiques liés à des facteurs de risque de maladies courantes. Un site CpG de méthylation était associé à une augmentation du tour de taille, contribuant à expliquer la régulation épigénétique de l’obésité abdominale. De plus, une étude EWAS des taux de triglycérides a permis d’identifier deux sites CpG significatifs. L’un de ces deux sites a pu être confirmé dans le tissu adipeux. Une étude EWAS a également été réalisée pour décrire la régulation épigénétique des concentrations de VEGF-A. 20 sites CpG ont pu être identifiés ainsi et leurs relations avec la régulation du VEGF-A ont été examinées par analyse bioinformatique poussée. Les liens entre le VEGF-A et 11 cytokines ont également été étudiés. Le taux de protéine VEGF-A était associé à IL-4, MCP1 et EGF. Les associations entre les cytokines et des isoformes spécifiques de l’ARNm du VEGF-A ont également été évaluées : le VEGF165 était associé à MCP1 et IL-1α, et le VEGF189 à IL-4 et IL-6. Nous avons étudié le rôle du VEGF-A et LT dans l’athérosclérose. Cela a permis d’identifier un variant génétique lié au VEGF-A associé à l’attrition des télomères qui pourrait constituer un dénominateur commun pour les maladies chroniques. L’utilisation de diverses méthodologies pour étudier les facteurs de risque et les voies impliquées dans des maladies chroniques courantes a permis d’identifier de nouveaux marqueurs diagnostiques qui pourraient améliorer la prédiction du risque de maladie basée sur le profil génétique de chaque individuThe fight against common chronic diseases requires the implementation of new risk prediction and prevention strategies. Personalised medicine offers sophisticated approaches for management of the morbidities of the ageing population. In this thesis, inspired by the principles of personalised medicine, we describe an integrative approach combining “-omics” methodologies. We use a model of a “common denominator” for cardiovascular disease (CVD) and other chronic diseases to identify biomarkers linked with common diseases risk factors and molecular pathways. With the investigation of genetic variants, located in the region of the TREM2 gene, we identified the association of SNP rs6918289 with increased levels of TNF-α and intima-media thickness of the femoral artery. With the use of epigenome-wide association studies (EWAS), we identified novel epigenetic biomarkers related to common diseases risk factors: central obesity and lipid levels. One methylation site (CpG) was associated with increased waist circumference (cg16170243), which could explain the epigenetic regulation of central obesity. Moreover, an EWAS of the triglyceride levels identified two significant CpG sites, one of which was replicated in the adipose tissue (cg04580029), giving insights into epigenetic regulation of lipid levels. An EWAS was also used to study the epigenetics of VEGF-A levels; 20 CpG sites were identified and their relations with VEGF-A regulation were analysed through detailed bioinformatics analysis. VEGF-A was further investigated for its relation with 11 cytokines. VEGF-A protein levels were associated with IL-4, MCP1 and EGF. Specific VEGF-A mRNA isoforms were also investigated for their association with cytokines; VEGF165 showed associations with MCP1 and IL-1α and VEGF189 with IL-4 and IL-6. Together with another important biomarker, TL, we studied the role of VEGF-A in atherosclerosis and identified one VEGF-A related genetic variant associated with telomere attrition, which could present a common denominator of chronic diseases. The employment of diverse methodologies for the investigation of common chronic diseases risk factors and pathways provided new diagnostic markers and generated results, which could help to improve the diseases risk prediction based on the individual genetic “make-up”. New insights into associations between different biomarkers might help in understanding the pathophysiological pathways common between CVDs and other chronic diseases
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Alcenat, Stéphane. "Assurance maladie et tests génétiques." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2020. http://www.theses.fr/2020UBFCB002.
Full textAbstract:
Cette thèse apporte trois contributions majeures. Le premier chapitre, un article paru dans la Revue Française d’Économie n°2/vol XXXIV, propose une revue de la littérature sur les implications de la régulation des tests génétiques de prédisposition sur le marché de l'assurance santé. Nous montrons que les formes actuelles de régulation réalisent un arbitrage entre la maximisation du bien-être social ex ante et l’incitation à la prévention. Cet arbitrage est conditionné par la façon dont l’acquisition de l’information affecte les comportements de prévention et de révélation des agents, la discrimination des risques par les assureurs ainsi que la nature des contrats. Le deuxième chapitre étudie théoriquement l’impact de la reclassification sur la prévention, la décision de faire le test ainsi que sur le bien-être social dans la réglementation d’obligation de divulgation. En particulier, nous montrons qu’en fonction du coût de l’effort de prévention la valeur individuelle de l’information génétique avec reclassification peut être plus élevée que sans reclassification. De plus, nous montrons comment les préférences temporelles affectent la valeur individuelle de l’information génétique. D’après nos résultats, le bien-être social est strictement plus élevé sans reclassification qu'avec reclassification. Le dernier chapitre étudie et caractérise des contrats incitatifs pouvant être mis en œuvre pour développer la médecine personnalisée avec des traitements très efficaces, dans un contexte d'aléa moral sur l’effort fourni par la firme pour améliorer l'efficacité du médicament. Nous considérons un modèle dans lequel l'autorité de santé a trois possibilités. Il peut appliquer le même traitement (standard ou nouveau traitement) à l'ensemble de la population ou mettre en œuvre la médecine personnalisée, c'est-à-dire utiliser les informations génétiques pour proposer le traitement le plus adapté à chaque patient. Nous caractérisons d'abord le contrat de remboursement de médicaments d'une entreprise produisant un nouveau traitement avec un test génétique compagnon lorsque l'entreprise peut entreprendre un effort pour améliorer la qualité des médicaments. Ensuite, nous déterminons les conditions sous lesquelles la médecine personnalisée doit être mise en œuvre lorsque cet effort est observable et quand il ne l'est pas. Enfin, nous montrons comment la non observabilité de l'effort affecte la décision de l'autorité sanitaire de mettre en œuvre la médecine personnalisée avec des traitements hautement efficacesThis thesis includes three main contributions. The first chapter, an article published in 2019 in the “Revue Française d’Économie n°2/vol XXXIV”, provides a literature review on the implications of genetic testing regulations on the health insurance market. We show that the choice of a regulation results from a trade-off between the maximization of ex-ante social welfare and incentive to undertake prevention actions. Indeed, this trade-off depends on the way information acquisition impacts prevention and revelation behaviors of agents, as well as of its impact on insurance contract. The second chapter studies theoretically how reclassification impacts testing and prevention decision as well as social welfare in the Disclosure Duty regulation. In particular, we show that the incentives of agents to take genetic with reclassification can be higher than without reclassification according to the effort cost. In addition, we show how time preferences affect the incentive to take genetic testing. Finally, we show that the social welfare is strictly higher without reclassification than with reclassification. The last chapter studies and characterizes contracts that can be implemented to develop personalized medicine with highly effective treatment in context of moral hazard about firm effort to improve drug efficacy. It also studies how the non-observability of effort impacts the decision of a health authority to implement personalized medicine with highly effective treatments. We consider a model in which the health authority has three possibilities. It can apply either the same treatment (a standard or a new treatment) to the whole population or implement personalized medicine, i.e., use genetic information to offer the most suitable treatment to each patient. We first characterize the drug reimbursement contract of a firm producing a new treatment with a companion genetic test when the firm can undertake an effort to improve drug quality. Then, we determine the conditions under which personalized medicine should be implemented when this effort is observable and when it is not. Finally, we show how the unobservability of effort affects the conditions under which the health authority implements personalized medicine
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Cissoko, Mamadou Ben Hamidou. "Adaptive time-aware LSTM for predicting and interpreting ICU patient trajectories from irregular data." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. https://publication-theses.unistra.fr/restreint/theses_doctorat/2024/CISSOKO_MamadouBenHamidou_2024_ED269.pdf.
Full textAbstract:
En médecine prédictive personnalisée, modéliser avec précision la maladie et les processus de soins d'un patient est crucial en raison des dépendances temporelles à long terme inhérentes. Cependant, les dossiers de santé électroniques (DSE) se composent souvent de données épisodiques et irrégulières, issues des admissions hospitalières sporadiques, créant des schémas uniques pour chaque séjour hospitalier.Par conséquent, la construction d'un modèle prédictif personnalisé nécessite une considération attentive de ces facteurs pour capturer avec précision le parcours de santé du patient et aider à la prise de décision clinique.LSTM sont efficaces pour traiter les données séquentielles comme les DSE, mais ils présentent deux limitations majeures : l'incapacité à interpréter les résultats des prédictions et à prendre en compte des intervalles de temps irréguliers entre les événements consécutifs. Pour surmonter ces limitations, nous introduisons de nouveaux réseaux neuronaux à mémoire dynamique profonde appelés Multi-Way Adaptive et Adaptive Multi-Way Interpretable Time-Aware LSTM (MWTA-LSTM etAMITA), conçus pour les données séquentielles collectées de manière irrégulière.L'objectif principal des deux modèles est de tirer parti des dossiers médicaux pour mémoriser les trajectoires de maladie et les processus de soins, estimer les états de maladie actuels et prédire les risques futurs, offrant ainsi un haut niveau de précision et de pouvoir prédictifIn personalized predictive medicine, accurately modeling a patient's illness and care processes is crucial due to the inherent long-term temporal dependencies. However, Electronic Health Records (EHRs) often consist of episodic and irregularly timed data, stemming from sporadic hospital admissions, which create unique patterns for each hospital stay. Consequently, constructing a personalized predictive model necessitates careful consideration of these factors to accurately capture the patient's health journey and assist in clinical decision-making. LSTM networks are effective for handling sequential data like EHRs, but they face two significant limitations: the inability to interpret prediction results and to take into account irregular time intervals between consecutive events. To address limitations, we introduce novel deep dynamic memory neural networks called Multi-Way Adaptive and Adaptive Multi-Way Interpretable Time-Aware LSTM (MWTA-LSTM and AMITA) designed for irregularly collected sequential data. The primary objective of both models is to leverage medical records to memorize illness trajectories and care processes, estimate current illness states, and predict future risks, thereby providing a high level of precision and predictive power
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Mboup, Bassirou. "Validation de biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement : extension des courbes de prédictivités à un critère de jugement censuré On Evaluating How Well a Biomarker Can Predicttreatment Response With Survival Data Insights for Quantifying the Long-Term Benefit of Immunotherapy Using Quantile Regression." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASR011.
Full textAbstract:
Il est fréquent en oncologie, de vouloir déterminer si seulement un sous groupe de patients va bénéficier ou pas d’un traitement. C’est un des paradigmes de la médecine personnalisée ou stratifiée. Les biomarqueurs prédictifs sont souvent utilisés pour sélectionner ces patients et la plupart de ces biomarqueurs sont continus. Par exemple les signatures génomiques comme Oncotype-Dx. Il a été proposé dans la littérature une méthodologie d’évaluation d’un biomarqueur avec réponse binaire. L’objectif dans cette thèse est dans un premier travail d’étendre cette méthodologie avec un critère de jugement censuré et de déterminer à différent horizons de prédiction le seuil optimal du biomarqueur au-delà duquel le traitement sera attribué ou évité. Un modèle dont l’estimation de ces paramètres repose sur des pondérations par l’inverse des probabilités de censure est proposé permettant ainsi d’obtenir un estimateur consistant. Une extension des courbes de prédictivité par bras de traitement dépendantes du temps est ainsi proposée. Dans un second travail, un test de l’hypothèse de calibration avec des données censurées à droite a été proposé. Ce test est valide au-delà 60% de taux de censure contrairement à ceux qui existe déjà dans la littérature et nous permettra d’étudier l’influence d’une mauvaise calibration sur la détermination du seuil. Un troisième travail s’intéresse à la détermination du seuil d’un nouveau biomarqueur pronostique pour le cancer de l’ovaire afin de classer les patients en haut ou bas risque de rechute. Enfin, dans un quatrième travail, nous proposons d’employer la régression quantile pour données censurées pour quantifier le bénéfice à long terme de l’immunothérapieIt is common in oncology to want to determine whether or not only a subgroup of patients will benefit from a treatment. This is one of the paradigms of personalized or stratified medicine. Predictive biomarkers are often used to select these patients and most of these biomarkers are continuous. For example genomic signatures such as Oncotype-Dx. A methodology for evaluating a biomarker with binary response has been proposed in the literature. The objective of this thesis is in first work to extend this methodology with right-censored data and to determine at different prediction horizons the optimal threshold of the biomarker beyond which treatment will be attributed or avoided. A model whose estimates of these parameters are based on inverse censored probability weights is proposed to provide consistent estimators. An extension of the predictiveness curves will be carried out. In a second work, a test of the calibration hypothesis with right-censored data has been proposed. This test will be valid beyond the 60% censoring rate contrary to those already existing in the literature and will allow us to study the influence of a bad calibration on the determination of the threshold. A third work focuses on the determination of the threshold of a new prognostic biomarker for ovarian cancer in order to classify patients at high or low risk of relapse. Finally, a fourth work consists in illustrating the relevance of the censored quantile regression for quantifying the long term benefit of immunotherapy in a reconstructed data set from a single randomized trial. The proposed methodology can be readilty employed for individual patients data meta-analysis to summarize evidence of immunotherapy as quantified by the upper quantile of the survival distribution
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Fu, Yu. "Analyse intégrative de données génomiques et pharmacologiques pour une meilleure prédiction de la réponse aux médicaments anti-cancer." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLS560.
Full textAbstract:
Analyse intégrative de données génomiques et pharmacologiques pour améliorer la prédiction de la réponse aux thérapies cibléesL'utilisation de thérapies ciblées dans le contexte de la médecine personnalisée du cancer a permis d’améliorer le traitement des patients dans différents types de cancer. Cependant, alors que la décision thérapeutique est basée sur une unique altération moléculaire (par exemple une mutation ou un changement du nombre de copies d’un gène), les tumeurs montrent différents degrés de réponse. Dans cette thèse, nous démontrons que la décision thérapeutique basée sur une unique altération n’est pas optimale et nous proposons un modèle mathématique intégrant des données génomiques et pharmacologiques pour identifier de nouveaux biomarqueurs prédictifs de la réponse thérapeutique. Le modèle a été construit à partir de deux bases de données de lignées cellulaires (the Genomics of Drug Sensitivity in Cancer, GDSC and the Cancer Cell Line Encyclopedia, CCLE) et validé avec des données de lignées et des données cliniques. De plus, nous avons également développé une nouvelle méthode pour améliorer la détection des mutations somatiques à partir de données de séquençage d'exomes complets et proposons un nouvel outil, cmDetect, disponible gratuitement pour la communauté scientifiqueIntegrated analysis of genomic and pharmacological data to better predict the response to targeted therapiesThe use of targeted therapies in the context of cancer personalized medicine has shown great improvement of patients’ treatment in different cancer types. However, while the therapeutic decision is based on a single molecular alteration (for example a mutation or a gene copy number change), tumors will show different degrees of response. In this thesis, we demonstrate that a therapeutic decision based on a unique alteration is not optimal and we propose a mathematical model integrating genomic and pharmacological data to identify new single predictive biomarkers as well as combinations of biomarkers of therapy response. The model was trained using two public large-scale cell line data sets (the Genomics of Drug Sensitivity in Cancer, GDSC and the Cancer Cell Line Encyclopedia, CCLE) and validated with cell line and clinical data. Additionally, we also developed a new method for improving the detection of somatic mutations using whole exome sequencing data and propose a new tool, cmDetect, freely available to the scientific community
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Blangero, Yoann. "Méthodologie de l’évaluation des biomarqueurs prédictifs quantitatifs et de la détermination d’un seuil pour leur utilisation en médecine personnalisée." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSE1125/document.
Full textAbstract:
En France, la recherche contre le cancer est un enjeu majeur de santé publique. On estime notamment que le nombre de nouveaux cas de cancer a plus que doublé entre 1980 et 2012. L’hétérogénéité des caractéristiques tumorales, pour un même cancer, impose des défis complexes dans la recherche de traitements efficaces. Dans ce contexte, des espoirs importants sont placés dans la recherche de biomarqueurs prédictifs reflétant les caractéristiques des patients ainsi que de leur tumeur afin d’orienter le choix de la stratégie thérapeutique. Par exemple, pour les cancers colorectaux métastatiques, il est maintenant reconnu que l’ajout de cetuximab (un anti-EGFR) à la chimiothérapie classique (ici le FOLFOX4), n’apporte un bénéfice qu’aux patients dont le gène KRAS est non muté. Le gène KRAS est ici un biomarqueur prédictif binaire, mais de nombreux biomarqueurs sont le résultat d’une quantification ou d’un dosage. L’objectif de cette thèse est dans un premier temps, de quantifier la capacité globale d’un biomarqueur quantitatif à guider le choix du traitement. Après une revue de la littérature, une nouvelle méthode basée sur une extension des courbes ROC est proposée, et comparée aux méthodes existantes. Son principal avantage est d’être non paramétrique, et d’être indépendante de l’efficacité moyenne des traitements. Dans un second temps, lorsqu’un biomarqueur prédictif quantitatif est étudié, la définition d’un seuil de marqueur au-delà duquel la première option de traitement sera préférée, et en-deçà duquel la deuxième option de traitement sera préférée se pose. Une approche reposant sur la définition d’une fonction d’utilité est proposée permettant alors de tenir compte de l’efficacité des traitements ainsi que de leur impact sur la qualité de vie des patients. Une méthode Bayésienne d’estimation de ce seuil optimal est proposéeIn France, the cancer research is a major public health issue. The number of new cancer cases nearly doubled between 1980 and 2012. The heterogeneity of the tumor characteristics, for a given cancer, presents a great challenge in the research of new effective treatments. In this context, much hope is placed in the research of predictive (or treatment selection) biomarkers that reflect the patients’ characteristics in order to guide treatment choice. For example, in the metastatic colorectal cancer setting, it is admitted that the addition of cetuximab (an anti-EGFR) to classical chemotherapy (the FOLFOX4), only improve the outcome of patients with KRAS wild-type tumors. In that context, the KRAS gene is a binary treatment selection marker, but plenty of biomarkers result from some quantifications or dosage measurements. The first aim of this thesis is to quantify the global treatment selection ability of a biomarker. After a review of the existing litterature, a method based on an extension of ROC curves is proposed and compared to existing methods. Its main advantage is that it is non-parametric, and that it does not depend on the mean risk of event in each treatment arm. In a second time, when a quantitative treatment selection biomarker is assessed, there is a need to estimate a marker thereshold value above which one treatment is preferred, and below which the other treatment is recommended. An approach that relies on the definition of a utility function is proposed in order to take into account both efficacy and toxicity of treatments when estimating the optimal threshold. A Bayesian method for the estimation of the optimal threshold is proposed
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Bellón, Molina Víctor. "Prédiction personalisée des effets secondaires indésirables de médicaments." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017PSLEM023/document.
Full textAbstract:
Les effets indésirables médicamenteux (EIM) ont des répercussions considérables tant sur la santé que sur l'économie. De 1,9% à 2,3% des patients hospitalisés en sont victimes, et leur coût a récemment été estimé aux alentours de 400 millions d'euros pour la seule Allemagne. De plus, les EIM sont fréquemment la cause du retrait d'un médicament du marché, conduisant à des pertes pour l'industrie pharmaceutique se chiffrant parfois en millions d'euros.De multiples études suggèrent que des facteurs génétiques jouent un rôle non négligeable dans la réponse des patients à leur traitement. Cette réponse comprend non seulement les effets thérapeutiques attendus, mais aussi les effets secondaires potentiels. C'est un phénomène complexe, et nous nous tournons vers l'apprentissage statistique pour proposer de nouveaux outils permettant de mieux le comprendre.Nous étudions différents problèmes liés à la prédiction de la réponse d'un patient à son traitement à partir de son profil génétique. Pour ce faire, nous nous plaçons dans le cadre de l'apprentissage statistique multitâche, qui consiste à combiner les données disponibles pour plusieurs problèmes liés afin de les résoudre simultanément.Nous proposons un nouveau modèle linéaire de prédiction multitâche qui s'appuie sur des descripteurs des tâches pour sélectionner les variables pertinentes et améliorer les prédictions obtenues par les algorithmes de l'état de l'art. Enfin, nous étudions comment améliorer la stabilité des variables sélectionnées, afin d'obtenir des modèles interprétablesAdverse drug reaction (ADR) is a serious concern that has important health and economical repercussions. Between 1.9%-2.3% of the hospitalized patients suffer from ADR, and the annual cost of ADR have been estimated to be of 400 million euros in Germany alone. Furthermore, ADRs can cause the withdrawal of a drug from the market, which can cause up to millions of dollars of losses to the pharmaceutical industry.Multiple studies suggest that genetic factors may play a role in the response of the patients to their treatment. This covers not only the response in terms of the intended main effect, but also % according toin terms of potential side effects. The complexity of predicting drug response suggests that machine learning could bring new tools and techniques for understanding ADR.In this doctoral thesis, we study different problems related to drug response prediction, based on the genetic characteristics of patients.We frame them through multitask machine learning frameworks, which combine all data available for related problems in order to solve them at the same time.We propose a novel model for multitask linear prediction that uses task descriptors to select relevant features and make predictions with better performance as state-of-the-art algorithms. Finally, we study strategies for increasing the stability of the selected features, in order to improve interpretability for biological applications
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Camus, Claire. "La transcriptomique au service d'une médecine personnalisée : caractérisation physiopathologique et prédiction de réponse thérapeutique. Cas de l'infection par le virus de l'hépatite C et de la polyarthrite rhumatoïde." Thesis, Aix-Marseille 2, 2011. http://www.theses.fr/2011AIX22063.
Full textAbstract:
L'identification de biomarqueurs et de nouvelles cibles thérapeutiques constitue un enjeu majeur de la recherche biomédicale visant au développement de la médecine personnalisée. L'objectif de cette thèse est d'étudier, à l'aide de puces à ADN, les modulations transcriptionnelles associées à la pathogénèse et à la réponse thérapeutique dans le cas de deux pathologies: l'infection par le Virus de l'Hépatite C (VHC) et la Polyarthrite Rhumatoïde (PR).Des biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement standard interféron ont été identifiés grâce à un modèle cellulaire ex vivo. Par ailleurs, l'analyse de données d'expression de deux modèles d'infection par le VHC (réplicon et infectieux) a permis de mettre en évidence les modulations transcriptionnelles résultant de l'activité antivirale de la chloroquine, une alternative potentielle anti-VHC. Dans le cas de la PR, nous avons identifié des biomarqueurs dont l'expression est corrélée au succès thérapeutique de l'anti-TNF EnbrelThe identification of biomarkers and new therapeutic targets is a major challenge of biomedical research for the development of personalized medicine. The objective of this thesis is to study, using DNA microarrays, transcriptional modulations associated with the pathogenesis and therapeutic response in the case of two diseases: infection with Hepatitis C Virus (HCV) and Rheumatoid Arthritis (RA).Predictive biomarkers of response to standard interferon treatment were identified using an ex vivo cell model. Furthermore, analysis of expression data of two models of infection with HCV (replicon and infectious) has highlighted the transcriptional modulations resulting from the antiviral activity of chloroquine, a potential anti-HCV alternative. In the case of RA, we have identified biomarkers whose expression correlates with the therapeutic success of Enbrel anti-TNF drug
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Bendifallah, Sofiane. "Prédiction et modélisation du risque dans le cancer de l'endomètre de stade précoce." Thesis, Paris 6, 2016. http://www.theses.fr/2016PA066319.
Full textAbstract:
Le développement de nouvelles options thérapeutiques est à l’origine d’un changement de paradigme dans le processus de décision médicale. L'émergence de la médecine individualisée et la complexité croissante des données médicales ont conduit à l'avènement des modèles de prédiction. Pour le cancer de l'endomètre, ces modèles (algorithmes, scores et nomogrammes) ont été développés pour stratifier, estimer et prédire le risque de métastase ganglionnaire et de récidive. Le principal enjeu clinique est d’intégrer ces outils en vu d’optimiser les stratégies de prévention, de diagnostic et de traitement. Nous nous sommes intéressés au risque de récidive et d’envahissement ganglionnaire sur la base d’une analyse en population, puis individuelle. À l’échelle de la population, nous avons proposé : i) un travail de comparaison des principales classifications internationales, ii) une nouvelle classification clinicopathologique reposant sur l’incorporation d’un prédicteur histologique, iii) le développement de scores de stratification du risque. À l’échelle individuelle, nous avons développé : i) une méthodologie de validation externe des modèles prédictifs, point de départ indispensable à leur utilisation en pratique, ii) un nomogramme clinicopathologique spécifique d’envahissement ganglionnaire et son seuil de décision clinique. La modélisation mathématique en cancérologie est susceptible de transformer notre façon d’appréhender les stratégies préventives et curatives dans le cancer de l’endomètre. Les pistes d’optimisation sont multiples et laissent entrevoir la possibilité, dans un avenir proche, d’une application clinique à ces outilsWith the abundance of new options in diagnostic and treatment modalities, a shift in the medical decision process for endometrial cancer has been observed. The emergence of individualized medicine and the increasing complexity of available medical data have lead to the development of prediction models. In endometrial cancer, those clinical models (algorithms, nomograms, and risk scoring systems) have been reported, for stratifying and subgrouping patients, with various unanswered questions regarding such things as the optimal surgical staging for lymph node metastasis as well as the assessment of recurrence and survival outcomes. Through this manuscript we developed the question of the risk stratification for recurrence at the population level and the probability of lymph node involvement estimation at an individual level in early stage endometrial cancer. This double approach was adopted with the aim to illustrate the interest of these tools in clinical practice. At the population level, we proposed: i) a comparison of the main international clinicopathological classifications ii) a new clinicopathological classification based on a pathological predictor iii) two risk stratification systems for recurrence and lymph node metastasis. At the individual level we developed: i) a reproducible methodology for external validation of predictive models, ii) a specific clinic pathological nomogram for lymph node metastasis. In the future, the emerging field of molecular or biochemical markers research may substantially improve the predictive approach for preventive and curative strategies in endometrial cancer
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Cherifa-Luron, Ményssa. "Prédiction des épisodes d'hypotension à partir de données longitudinales à haute fréquence recueillies auprès de patients en soins intensifs." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. https://wo.app.u-paris.fr/cgi-bin/WebObjects/TheseWeb.woa/wa/show?t=8076&f=67992.
Full textAbstract:
La révolution numérique en santé, traduite à la fois par la centralisation et l'accès à de grandes bases de données médicales et par des avancées considérables de l'intelligence artificielle (IA), a permis de créer de nouvelles opportunités pour la Science des données appliquée à la médecine. Remettant le patient au cœur du système de soin, l’essor de ses nouvelles technologies garanti une médecine plus personnalisée capable d'identifier plus précocement des facteurs prédictifs et pronostics individuels. Ce travail de thèse s'inscrit dans le concept de la médecine personnalisée. Plus exactement, c'est un exemple de développement et d'application concret d’IA médicales pour la prédiction de l'hypotension et plus largement des états de choc (EC), pathologies fréquentes affectant plus d'un tiers des patients hospitalisés en réanimation. En effet, l'EC définit comme une défaillance du système circulatoire aboutissant à une inadéquation entre l'apport et les besoins tissulaires périphériques en oxygène, est considéré comme une urgence diagnostique et thérapeutique. Anticiper l’hypotension, un de ses principaux symptômes, peut être extrêmement utile pour prendre des décisions thérapeutiques mieux adaptées et dans certains cas prévenir, dès le départ, l'apparition d'une défaillance d'organe en ajustant de façon appropriée la stratégie thérapeutique. De plus, la capacité de prédire toute détérioration à venir peut être très utile pour aider l'affectation proactive des équipes soignantes au sein des services hospitaliers. La première partie de ce travail de thèse a porté sur l’utilisation et l'application d'un algorithme ensembliste issu de l'apprentissage automatique, le Super Learner (SL), pour prédire la survenue d'un épisode d'hypotension 10 minutes et plus à l’avance, chez des patients hospitalisés en réanimation. Ce travail a permis de démontrer que lorsqu'il s'agit de données massives, les signaux physiologiques peuvent être intégrés dans les modèles prédictifs sans nécessiter de méthodes complexes de prétraitement pour être exploités et que le SL était bien supérieur à chacun des algorithmes inclus dans sa bibliothèque, comme en témoignaient des erreurs plus faibles et de bonnes valeurs de sensibilité et spécificité lors de son évaluation interne et externe puis, dans la seconde partie de cette thèse, nous avons développé un modèle d'apprentissage automatique profond, le Physiological Deep Learner (PDL), pour prédire simultanément des valeurs de pression artérielle moyenne (PAM) et de fréquence cardiaque (FC) afin d’imiter la façon dont les cliniciens analysent conjointement l'évolution de la PAM et de la FC, étant donné leur étroite interdépendance physiologique. Nous avons mis en évidence que l'utilisation d’un algorithme multitâche surpassait les performances de prédiction d'algorithmes monotâches indépendants. En effet, par rapport à une approche plus traditionnelle, notre PDL présente un meilleur profil de calibration et moins d'erreur. En outre, le PDL a été capable de prédire avec une grande précision la survenue ou non d'un épisode d'hypotension jusqu'à 60 minutes à l'avanceThe digital revolution in healthcare, reflected in both the centralization of and access to extensive medical databases and the considerable advances in artificial intelligence (AI), has created new opportunities for data science applied to medicine. Putting the patient at the heart of the health care system, developing these new technologies guarantees a more personalized medicine by identifying more predictive factors and individual prognosis. This thesis work is entirely in line with the concept of personalized medicine. More precisely, it is an example of medical AI's development and concrete application to predict hypotension and, more broadly, of states of shock, frequent pathologies affecting more than one-third of patients hospitalized in intensive care. Indeed, shock, defined as a failure of the circulatory system leading to an inadequacy between the supply and the peripheral tissue needs in oxygen, is considered a diagnostic and therapeutic emergency. Therefore, anticipating hypotension, one of its main symptoms, can be extremely useful to make better therapeutic decisions and, in some cases, prevent the onset of organ failure from the beginning by appropriately adjusting the therapy. In addition, the ability to predict future deterioration can be beneficial to assist in the proactive assignment of care teams within hospital departments. The first part of this thesis work focused on using and applying a machine learning-based ensemble algorithm, the Super Learner (SL), to predict the occurrence of a hypotensive episode 10 minutes or more in advance in patients hospitalized in the ICU. This work demonstrated that physiological signals could be integrated into predictive models when dealing with massive data without requiring complex pre-processing methods to be exploited. Also, the SL was far superior to each of the algorithms included in its library, as evidenced by its lower errors and good values of sensitivity and specificity values during its internal and external evaluation. Then, to mimic the way that clinicians are trained to jointly analyze the evolution of mean arterial pressure (MAP) and heart rate (HR) given their close physiological interdependence, we developed a deep learning model, the Physiological Deep Learner (PDL), to predict MAP and HR simultaneously. We highlighted that the use of a multitasking algorithm outperformed the prediction performance of single-tasking algorithms. Indeed, compared to a more traditional approach, our PDL achieved better performance, exhibiting a better calibration profile and fewer errors. In addition, the PDL was able to predict with high accuracy the occurrence or non-occurrence of a hypotensive episode up to 60 minutes in advance
Book chapters on the topic "Médecine prédictive personnalisée"
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Boige, V., G. Manceau, and P. Laurent-Puig. "Valeur pronostique et prédictive des signatures moléculaires dans les cancers colo-rectaux." In Médecine personnalisée en cancérologie digestive, 129–39. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0527-6_10.
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Neuzillet, C., M. Bouattour, E. Raymond, and S. Faivre. "Biomarqueurs prédictifs d’efficacité." In Médecine personnalisée en cancérologie digestive, 289–304. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0527-6_20.
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3
Malka, D. "Facteurs prédictifs d’efficacité des anticorps anti-angiogéniques de la voie du VEGF." In Médecine personnalisée en cancérologie digestive, 223–39. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0527-6_16.
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4
Bibeau, F., and J. P. Metges. "Biomarqueurs prédictifs d’efficacité : immunohistochimie et hybridation in situ dans le cancer gastrique." In Médecine personnalisée en cancérologie digestive, 259–71. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0527-6_18.
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5
Pointreau, Y., C. Fréneaux, T. Bejan-Angoulvant, and H. Watier. "Anticorps thérapeutiques et réactions à la perfusion : cas de l’anaphylaxie au cétuximab et facteurs prédictifs." In Médecine personnalisée en cancérologie digestive, 193–206. Paris: Springer Paris, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-2-8178-0527-6_14.
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6
Zalila, Zyed. "Chapitre 36. L’intelligence artificielle floue augmentée : vers une médecine prédictive personnalisée." In Architecture et ingénierie à l'hôpital, 271–82. Presses de l’EHESP, 2018. http://dx.doi.org/10.3917/ehesp.lange.2018.01.0271.
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