Thèses sur le sujet « Médecine – Recherche – Informatique »

L'émergence des technologies de l'information et de la communication suscite en médecine certaines pratiques dont il est difficile de préciser ses implications exactes. L'usage des principaux outils de l'Internet devenu flagrant dans certains domaines est demeuré peu connu et analysé en médecine hospitalo-universitaire. Nous nous intéressons dans ce projet à l'usage des principales ressources du réseau des réseaux que sont : le Web, le courrier électronique, les forums et listes de discussion. Et la question posée dans notre étude est celle de savoir comment des médecins hospitalo-universitaires qui ont statutairement en charge les soins, la recherche et l'enseignement dans les CHU, insèrent-ils ces outils dans leurs pratiques informationnelles et communicationnelles? Et, à quelles transformations induites de ces pratiques assiste-t-on au niveau de leurs activités professionnelles ? Pour situer ce débat, deux phases d'enquête ont constitué les bases d'une analyse à deux dimensions : la première centrée sur une approche quantitative de l'utilisation des ressources de l'Internet par les médecins nous a permis d'apprécier l'accessibilité, la disponibilité et un mode d'appropriation de ces outils ; la deuxième, centrée sur une approche qualitative des pratiques par un panel que nous avons constitué sur des terrains des CHU, nous permet de constater qu'il existe une liaison forte entre l'usage de l'Internet et l'activité quotidienne du médecin. Les résultats obtenus montrent comment les usages de l'Internet s'insèrent peu à peu dans des dispositifs informationnels et communicationnels des médecins. Ces derniers s'accompagnent des mutations dans des pratiques dont les premières tendances ne permettent encore que d'entrevoir la profondeur des changements et/ou (r)évolution à venir.

Dans un contexte d’accélération du processus d’informatisation des hôpitaux et de mise en place de dossiers médicaux personnels, la collecte de données cliniques présente un intérêt potentiellement important dans un cadre de recherche clinique. Les données d’un Dossier Patient Informatisé (DPI) peuvent être utiles dans un contexte de recherche clinique à plusieurs titres. Ces données peuvent contribuer notamment à améliorer l’inclusion des patients dans des essais cliniques, à optimiser le recueil de données cliniques, à améliorer la sécurité du patient et comparer les pratiques de soins et les résultats de la recherche. Ma problématique était de savoir dans quelle mesure les systèmes d’information destinés aux soins pouvaient répondre aux besoins de la recherche clinique, notamment sur les plans organisationnel, réglementaire et technique et de proposer et implémenter une plateforme d’interopérabilité sémantique et d’intégration entre des DPI d’une part et des systèmes de gestion de données de recherche clinique (SGDRC) d’autre part, à l’origine totalement déconnectés. Mes travaux m’ont permis de mettre en œuvre et comparer les différents approches d’intégration possibles dans un contexte industriel réel, puis de proposer et d’implémenter la plateforme RE-USE, une architecture de partage de données entre un DPI et un SGDRC basée sur l’approche « DPI comme source unique de données ». L’implémentation de cette solution permet au praticien hospitalier de participer à un essai clinique sans pour autant changer radicalement d’environnement de travail, de bénéficier des avantages du DPI – tel que le report de valeurs - dans le cycle de vie des essais cliniques.

Les grilles de calcul sont une nouvelle Technologie de l'Information permettant la collecte et le partage de l'information, la mise en réseau d'experts et la mobilisation de ressources en routine ou en urgence. Elles ouvrent de nouvelles perspectives de réduction des coûts et d'accélération de la recherche in silico de médicaments contre les maladies négligées et émergentes. Dans ce contexte, la première partie de la thèse a porté sur la conception de services bio-informatique sur grille. Ils facilitent le déploiement et la mise à jour sur la grille RUGBI de logiciels et de bases de données. La seconde partie a vu le déploiement d'expériences de criblage virtuel à haut débit sur l'infrastructure de la grille EGEE. Les expériences ont démontré que les grilles collaboratives ont la capacité à mobiliser d'importantes ressources de calcul dans des buts bien définis pendant une periode de temps significative, et qu'elles produisent des résultats biologiques pertinents

Nous nous interessons à l'accès à l'accès aux informations contenues dans les documents électroniques. Nous cherchons tout d'abord à cener les besoins des professionnels en matière d'information médicale. Il s'agira aussi de caractériser l'information adaptée à ces publics. Nous cherchons ensuite à déterminer les stratégies de recherche d'information appropriées. Nous allons ensuite, évaluer l'apport des systèmes de question réponse et voir en quoi les systèmes de question réponse peuvent aider à automatiser la procèdure de recherche d'information. Nous vérifions ladéquation de ces outils au domaine médical. L' analyse de la tache médicale de la campagne EQueR permet de tester une solution basée sur l'utilisation de connaissances sémantiques du domaine. Nous avons réalisé la construction d'un corpus de questions cliniques, la définition d'une stratégie de recherche d'information,l'évaluation de la présence de réponses sur le web francophone et finalement de l'expérimentation d'une modélisation sémantique des questions.

Le dossier patient informatisé génère une grande quantité de données susceptibles d’être réutilisées à d’autres fins que les soins. Nous proposons deux modalités innovantes de réutilisation de ces données cliniques. Une actualisation de l’observation médicale informatisée s’est appuyée sur l’analyse de son utilisation en pratique courante. La suppression des items très rarement utilisés a été discutée. L’analyse terminologique de guides pour la pratique clinique et des réponses en texte libre de l’observation a identifié des notions cliniquement pertinentes susceptibles d’être incorporées dans la partie structurée de l’observation. L’évaluation de l’individualisation des pratiques requiert une représentation des cas à l’aide d’un modèle conceptuel formel. La construction de cette ontologie a reposé sur la même analyse terminologique que précédemment. Elle a mis en évidence des concepts relatifs au versant standardisé de la prise en charge et d’autres relatifs à la prise en charge individualisée. Les données ont par ailleurs été mises à profit pour réaliser des études observationnelle rétrospectives couvrant les principaux types de questions en épidémiologie et recherche clinique
Electronic health records generate a large amount of data that can be used for non-clinical purposes. We propose two innovative ways of reusing these clinical data. An update of the computerized medical observation was performed after the analysis of its previous use during routine clinical practice. The deletion of rarely used items was discussed. Terminological analysis of guidelines and free-text answers from the clinical record identified clinically important concepts to be incorporated in the structured part of the record. The evaluation of practice individualization requires a representation of cases with a formal conceptual model. The construction of this ontology was based on the same terminological analysis as above. It underscored concepts pertaining to standardized management and others related to patient centered care. The data have also been reused to perform retrospective observational studies covering the main types of clinical or epidemiological research questions

La protection des informations, directement ou indirectement, nominatives a fait l’objet en France d’un débat passionné dans les années 70, les avancées de l’informatique ayant suscité d’inquiétantes pratiques et craintes. Cela a abouti à l’adoption de la loi du 6 janvier 1978 « Informatique et libertés ». Si l’informatique permet d’incontestables progrès dans le traitement ou le stockage des renseignements personnels, elle engendre de nouveaux enjeux qui affectent la protection de l’intimité et de la vie privée des personnes concernées. Le domaine de la santé recourt à la technique informatique, notamment en matière de recherches, or les informations médicales sont de plus en plus sensibles. Quelles sont les mesures protectrices et sont-elles suffisantes ? Là est la problématique. La loi de 1978 a été complétée par celle du 1er juillet 1994 afin de permettre, et de légaliser, la transmission des données nominatives médicales, en principe couvertes par le secret professionnel médical, aux responsables de la recherche. Il s’avère que la législation protectrice des données nominatives informatiques en matière médicale nous paraît insuffisante et ce constat risque de s’aggraver avec la transposition de la directive européenne n° 95/46 relative à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel et à la libre circulation de ces données. Nous proposons des solutions conciliant la nécessaire recherche médicale et la protection des personnes, en valorisant le rôle actif de l’individu fiché
The protection of named personal information, direct or indirect, was the object of a passionate debate in France during the 70’s, as information technology advanced, and in so doing exposed devious and aberrant practices. This led to the adoption of the law 6th January 1978 called “Informatique et libertés”. If information technology has allowed uncontestable progress in the treatment and stockage of personal information. The health services, in particular have invested heavily in this technology, especially in research and development, and here the information is particularly sensitive. What are the protections and are they sufficient? There is the problem. The law of 1978 was amended by the law 1st July 1994 so as so legally allow the communication of specific medical information, normally covered by the medical secret, to researchers. It appears that the legislation is insufficient and that this will become even more apparent with the application of the European directive n° 95/46 relative to the protection of the individual with regards to personal information and its free circulation. We propose the solutions reconciling the necessity of medical research and the protection of the individual, by valorizing an active role for the individual concerned

Les intérêts théoriques, cliniques et économiques, de l'informatisation des prescriptions au sein des établissements de santé sont nombreux : diminution du nombre de prescriptions, amélioration de leur pertinence clinique, diminution des erreurs médicales. . . Ces bénéfices restent théoriques car l'informatisation des prescriptions est, en pratique, confrontée à de nombreux problèmes, parmi lesquels les problèmes d'interopérabilité et d'utilisabilité des solutions logicielles. L'utilisation de terminologies d'interface au sein de flux de terminologies permettrait de dépasser ces problèmes. L'objectif principal de ce travail était de modéliser et développer ces flux de terminologies pour la production d'examens de biologie et d'imagerie médicale puis d'en évaluer les bénéfices en termes d'interopérabilité et d'utilisabilité. Des techniques d'analyse des processus ont permis d'aboutir à une modélisation des flux de terminologies qui semble commune à de nombreux domaines. La création des flux proprement dits repose sur des terminologies d'interface, éditées pour l'occasion, et des référentiels nationaux ou internationaux reconnus. Pour l'évaluation, des méthodes spécifiques mises au point lors du travail d'intégration d'une terminologie d'interface iconique au sein d'un moteur de recherche de recommandations médicales et d'un dossier médical, ont été appliquées. Les flux de terminologies créés induisaient d'importantes pertes d'information entre les différents systèmes d'information. En imagerie, la terminologie d'interface de prescription était signicativement plus simple à utiliser que les autres terminologies, une telle différence n'a pas été mise en évidence dans le domaine de la biologie. Si les flux de terminologies ne sont pas encore fonctionnels, les terminologies d'interface, elles, sont disponibles pour tout établissement de santé ou éditeur de logiciels et devraient faciliter la mise en place de logiciels d'aide à la prescription.

La définition d'un modèle d'évaluation est le problème clé d'un système de recherche d'informations. De nombreux modelés existent, qui sont généralement spécifiques a un type d'application particulier et avec lesquels la prise en compte de la sémantique est difficile. Dans la première partie de cette thèse, nous dégageons d'abord deux critères pour la valuation de la correspondance entre un document et une requête: l'exhaustivité et la spécificité du document pour la requête. Nous définissons ensuite un modèle général fonde sur la logique modale floue pour la valuation des deux critères. Ce modèle est compare avec quelques modèles existants pour démontrer sa généralité. Dans la seconde partie de la thèse, le modèle propose est applique au processus d'interrogation du prototype rime pour la recherche d'informations médicales. Ce prototype possède une interface en langue quasi naturelle (un sous-ensemble du français). Un processus d'interrogation se décompose en deux parties: l'interprétation des requêtes en langue quasi naturelle et l'évaluation des requêtes en utilisant le modèle général précédemment défini. Ces deux parties sont étudiées en détail. Une réalisation est finalement présentée, ainsi que son expérimentation sur un corpus médical

La seconde moitié du XXe siècle et le début du XXIe siècle auront été marqués par le développement spectaculaire de la génétique, fascinant par l'effet de compréhension qu'elle paraît induire, terrifiant par sa propension à classer, à normaliser voire à exclure. La France, en 1994, fut l'un des premiers États à se doter d'un encadrement spécifique pour la réalisation du test génétique, c'est-à-dire la découverte de l'information génétique. À ce stade, il met en place les moyens d'une autonomie effective de la personne, qui devraient être étendus au champ des autotests proposés sur Internet, lesquels, par un phénomène de contractualisation des tests génétiques, mettent à mal l'autonomie du patient. Hors ce cadre individuel et médical, le législateur, empêtré dans une appréhension libérale et individualiste des droits, révèle une grande difficulté à penser les dimensions collectives de l'information génétique, à appréhender cette dernière au regard de sa plus ou moins grande spécificité selon les circonstances, à en adapter les modalités d'accès et les règles de circulation. Or, dans une société, où l'accent mis sur la liberté et l'autonomie des individus invite à un renforcement de la responsabilité individuelle, l'information génétique contribue à une individualisation accrue des situations au détriment, le cas échéant, de l'idée de solidarité. Cette dernière doit au contraire être placée au cœur d'une réflexion nécessaire sur la politique de santé publique des tests génétiques.

Dans cette thèse, nous présentons notre travail sur le développement d’algorithmes de traitement automatique des langues (TAL) pour aider les lecteurs et les auteurs d’articles scientifiques (biomédicaux) à détecter le spin (présentation inadéquate des résultats de recherche). Notre algorithme se concentre sur le spin dans les résumés d’articles rapportant des essais contrôlés randomisés.Nous avons étudié le phénomène de ” spin ” du point de vue linguistique pour créer une description de ses caractéristiques textuelles. Nous avons annoté des corpus pour les tâches principales de notre chaîne de traitement pour la détection de spin: extraction des résultats —en anglais ” outcomes ” —déclarés (primaires) et rapportés, évaluation de la similarité sémantique des paires de résultats d’essais et extraction des relations entre les résultats rapportés et leurs niveaux de signification statistique. En outre, nous avons annoté deux corpus plus petits pour identifier les déclarations de similarité des traitements et les comparaisons intra-groupe. Nous avons développé et testé un nombre d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’algorithmes basés sur des règles pour les tâches principales de la détection de spin (extraction des résultats, évaluation de la similarité des résultats et extraction de la relation résultat-signification statistique). La meilleure performance a été obtenues par une approche d’apprentissage profond qui consiste à adapter les représentations linguistiques pré-apprises spécifiques à un domaine (modèles de BioBERT et SciBERT) à nos tâches. Cette approche a été mise en oeuvre dans notre système prototype de détection de spin, appelé DeSpin, dont le code source est librement accessible sur un serveur public. Notre prototype inclut d’autres algorithmes importants, tels que l’analyse de structure de texte (identification du résumé d’un article,identification de sections dans le résumé), la détection de déclarations de similarité de traitements et de comparaisons intra-groupe, l’extraction de données de registres d’essais. L’identification des sections des résumés est effectuée avec une approche d’apprentissage profond utilisant le modèle BioBERT, tandis que les autres tâches sont effectuées à l’aide d’une approche basée sur des règles. Notre système prototype a une interface simple d’annotation et de visualisation
In this thesis, we report on our work on developing Natural Language Processing (NLP) algorithms to aid readers and authors of scientific (biomedical) articles in detecting spin (distorted presentation of research results). Our algorithm focuses on spin in abstracts of articles reporting Randomized Controlled Trials (RCTs). We studied the phenomenon of spin from the linguistic point of view to create a description of its textual features. We annotated a set of corpora for the key tasks of our spin detection pipeline: extraction of declared (primary) and reported outcomes, assessment of semantic similarity of pairs of trial outcomes, and extraction of relations between reported outcomes and their statistical significance levels. Besides, we anno-tated two smaller corpora for identification of statements of similarity of treatments and of within-group comparisons. We developed and tested a number of rule-based and machine learning algorithmsforthe key tasksof spindetection(outcome extraction,outcome similarity assessment, and outcome-significance relation extraction). The best performance was shown by a deep learning approach that consists in fine-tuning deep pre-trained domain-specific language representations(BioBERT and SciBERT models) for our downstream tasks. This approach was implemented in our spin detection prototype system, called De-Spin, released as open source code. Our prototype includes some other important algorithms, such as text structure analysis (identification of the abstract of an article, identification of sections within the abstract), detection of statements of similarity of treatments and of within-group comparisons, extraction of data from trial registries. Identification of abstract sections is performed with a deep learning approach using the fine-tuned BioBERT model, while other tasks are performed using a rule-based approach. Our prototype system includes a simple annotation and visualization interface

Nous nous intéressons à l'accès à l'information médicale. Nous avons utilisé un lexique de flexions, dérivations et synonymes de mots spécifiquement créé pour le domaine médical, issu de la base de connaissances "Aide au Diagnostic Médical". Nous avons exploité les mots composés et les associations de mots de ce lexique pour optimiser l'indexation d'une phrase en mots de référence. Nous avons créé un outil d'indexation permettant de reconnaître un concept d'un thésaurus médical dans une phrase en langage naturel. Nous avons ainsi pu indexer des documents médicaux par un ensemble de concepts, ensuite nous avons démontré l'utilité d'une telle indexation en développant un système de recherche d'information et divers outils: extraction de mots-clés, similarité de documents et synthèse automatique de documents. Cette indexation diminue considérablement la complexité de la représentation des connaissances contenues dans les documents en langage naturel. Les résultats des évaluations montrent que cette indexation conserve néanmoins la majeure partie de l'information sémantique.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du Web Sémantique biomédical et aborde deux problèmes : le premier est relatif à la représentation et au partage de connaissances en neuroanatomie, et le second concerne l'interprétation et l'annotation sémantique des images IRM du cerveau humain. La thèse propose alors une ontologie de l'anatomie sulco-gyrale du cortex cérébral chez l'adulte, ainsi que son utilisation dans un système d'annotation sémantique des structures anatomiques correspondant aux parties de gyri et de sillons, extraites de régions d'intérêt sélectionnées par l'utilisateur sur des images IRM du cerveau
In the context of biomedical Semantic Web, this thesis adresses two problems : the first one concerns knowledge modeling and sharing in the neuroimaging domain, and the second one concerns the interpretation and the semantic annotation of the human brain anatomical images. Hence, the thesis proposes an ontology of the human adult cerebral cortex, and its use in the semantic annotation of anatomical structures corresponding to parts of gyri and of sulci, extracted from regions of interest selected by the user on brain MRI images

Aujourd’hui, l’imagerie médicale est une composante majeure du développement de la médecine : l’analyse d’image et son déploiement sont un axe de recherche central à l’INRIA (Institut national de la recherche en Informatique et automatique), pionnier du domaine en France et à l’international. Cependant, réalisée sur le long terme, l’importance de cette recherche fondamentale est difficile à évaluer. En outre, fondée sur le principe de la coopération, le rôle de l’INRIA peut être sous-estimé au profit de ses partenaires. L’objectif historique de cette thèse est de montrer l’importance du rôle de l’INRIA en analyse d’imagerie médicale via l’exemple de son équipe-projet EPIDAURE/ASCLEPIOS, première en ce domaine. Cette investigation est adossée à trois paradigmes méthodologiques : une recherche bibliographique, une synthèse à partir des archives de l’INRIA-Rocquencourt (Île-de-France) et de dix entretiens semi-dirigés, réalisés par nos soins, auprès de chercheurs de l’INRIA directement impliqués dans l’analyse d’imagerie médicale. Les résultats montrent que dès les années 90 du XXe siècle, l’équipe-projet EPIDAURE/ASCLEPIOS a été fondatrice de ce domaine dans le monde. En outre, elle est à l’origine d’une nouvelle révolution du numérique, via la conception du « Patient numérique personnalisé » (PNP), proposée par son directeur Nicholas AYACHE dont le rôle central sur cet axe se traduit par l’excellence des résultats publiés et par la richesse et le dynamisme des collaborations établies, dans les domaines : académique, médical et industriel. Le soutien de la direction de l’INRIA à l’équipe-projet EPIDAURE/ASCLEPIOS est un atout de son succès, sur la scène internationale
Today, medical imaging is a major component of the medicine development: image analysis and its deployment are a central research area at INRIA (French Institute for Research in Computer Science and Automation), pioneer in this field, in France and abroad. However, it is difficult to evaluate this kind of fundamental research because of its long-term realization. Moreover, given that the research at INRIA is based on cooperation, its role may be underestimated for the benefit of its partners. The historical objective of this thesis is to show the importance of INRIA’s role in medical imaging analysis through the example of EPIDAURE / ASCLEPIOS, leading team in this field. This investigation is based on three methodological paradigms: a bibliographic search, a synthesis from the archives of INRIA-Rocquencourt (Ile-de-France) and ten semi-directed interviews, conducted by us, with INRIA researchers directly involved in Medical imaging the analysis. The results show that since the 90s of the 20th century, the EPIDAURE / ASCLEPIOS project-team has been the founder of this field in the world. Moreover, this team is the origin of a new digital revolution, through the design of the "Personalized Digital Patient", proposed by its director Nicholas AYACHE, whose central role in this line of research is reflected in the excellence of published results, the wealth and dynamism of established collaborations in the academic, medical and industrial fields. The support of INRIA’s management to the EPIDAURE / ASCLEPIOS project-team is an asset of its success on the international scene

Étude et réalisation de l'indexation du système de recherche d'informations rime de façon à permettre une compréhension trè fine de documents spécialisés. Ont été examinées la construction d'un modèle de représentation des connaissances des documents traites, l'analyse des phénomènes linguistiques apparaissant dans ces documents. La mise en œuvre de trois processus linguistiques (morphologie, syntaxe, sémantique) et l'élaboration d'un processus de coopération permettant l'enchainement et l'indépendance de ces trois processus linguistiques. L'architecture du systeme est présentée en détail ainsi que les expérimentations faites sur un corpus médical

La lombalgie non spécifique (LNS) est un problème majeur de santé publique vastement répandu dans les sociétés contemporaines. Malgré la prévalence importante de la LNS, notre compréhension des causes sous-jacentes à la LNS, ainsi que notre capacité à fournir des traitements adaptés et efficace pour tous les patients, reste limitée en raison de la grande diversité de la population qu’englobe la LNS et qui ne répond pas à des traitements génériques. Le regroupement de la population atteinte de LNS en fonction de caractéristiques communes offre une solution potentielle pour développer des interventions personnalisées. Cependant, la complexité de la LNS et la dépendance aux données catégoriques subjectives dans les tentatives de regroupement précédentes posent des défis pour parvenir à des regroupements fiables et cliniquement significatifs. Ce travail à pour visée deux objectifs : 1. Premier objectif : Fournir une étude exploratoire pour mieux comprendre l’influence et l’importance des variables sélectionnées par rapport à la LNS et à notre population d’échantillonnage, et recueillir des informations pour préparer la création de sous-groupes.2. Deuxième objectif : Tenter de regrouper notre échantillon de population afin d’identifier des sous-groupes précieux.Les données ont été acquises sur 46 sujets. Notre protocole se basait sur un jeu de mouvement simple effectué à différentes vitesses : extension du dos, flexion du dos, flexion latérale du tronc ( à droite e t à gauche), rotation du tronc (à droite e t à gauche), à vitesse maximum et naturelle. Des données d’électromyographie haute densité (EMG HD) de la région lombaire ont été collectées, conjointement à des données de capture de mouvement à l’aide de marqueurs réfléchissants passifs sur le corps du sujet ainsi que grâce à des groupes de marqueurs sur la colonne vertébrale du sujet. Une analyse exploratoire a été réalisée à l’aide d’un réseau neuronal profond et d’une analyse factorielle en se basant sur des variables sélectionnées préalablement grâce à une étude la littérature. Différents modèles d’apprentissage profond ont été entraînés pour classifier les individus entre sujets sains ou atteints de LNS, afin d’étudier le pouvoir d’information des différentes variables utilisées. Les modèles ont été entraînés en utilisant différents sets de données : jeu de données entier, variables anthropométriques, jeu de données biomécaniques, jeu de données neuromusculaires ou jeu de données liées à l’équilibre et la proprioception. Les modèles ont atteint de hauts résultats de classification. L’analyse factorielle a révélé que les individus atteints de LNS présentaient des schémas de mouvement différents d e c eux des individus en bonne santé, caractérisés par des mouvements plus lents et plus rigides. Les variables anthropométriques (âge, sexe et IMC) étaient significativement corrélées avec les composantes de la LNS. Des tentatives de regroupement ont été réalisées sur notre ensemble de données complet et un ensemble de données réduit en utilisant l’ACP ou les informations recueillies dans la partie de l’analyse exploratoire. Les ensembles de données étaient soit agnostiques au mouvement, soit spécifiques au mouvement. Les résultats ont montré un regroupement viable en utilisant un algorithme spectral avec le noyau RBF et l’algorithme d’assignation d’étiquettes discrète, comme dans des travaux similaires antérieurs. L’ensemble de données utilisé était l’ensemble de données complet avec les données de marqueurs de la colonne vertébrale, après réduction de dimension à l’aide de l’analyse en composantes principales. En conclusion, différents types de données, tels que les mesures corporelles, les schémas de mouvement et l’activité neuromusculaire, peuvent fournir des informations précieuses pour identifier les individus atteints de LNS. Pour obtenir une compréhension globale de la LNS,... [etc]
Non-specific low back pain (NSLBP) is a major public health issue and is a concern in most if not all contemporary societies. Despite NSLBP being so widespread, our understanding of its underlying causes, as well as our capacity to provide effective treatments, remains limited due to the high diversity in the population that does not respond to generic treatments. Clustering the NSLBP population based on shared characteristics offers a potential solution for developing personalized interventions. However, the complexity of NSLBP and the reliance on subjective categorical data in previous attempts present challenges in achieving reliable and clinically meaningful clusters. This work features to goals : 1. First objective : Provide an exploratory work to better understand the influence and importance of the selected variables in regards to NSLBP and our sample population, and gather information to prepare subgrouping2. Second objective : Provide an attempt at clustering our population sample in order to discriminate valuables subgroups Data were acquired from 46 subjects who performed six simple movement tasks (back extension, back flexion, lateral trunk flexion right, lateral trunk flexion left, trunk rotation right, and trunk rotation left) at two different s peeds (maximum and preferred). High-density electromyography (HD EMG) data from the lower back region were acquired, jointly with motion capture data, using passive reflective markers on the subject’s body and clusters of markers on the subject’s spine. An exploratory analysis was conducted using a deep neural network and factor analysis. Based on selected variables, various models were trained to classify individuals as healthy or having NSLBP in order to assess the importance of different variables. The models were trained using different set of data : full data set, anthropometric data set, biomechanical data set, neuromuscular data set, and balance and proprioception data set. The models achieved high accuracy in categorizing individuals as healthy or NSLBP. Factor analysis revealed that individuals with NSLBP exhibited different movement patterns to healthy individuals, characterized by slower and more rigid movements. Anthropometric variables (age, sex, and BMI) were significantly correlated with NSLBP components. Clustering was attempted on our full data set, and reduced data set, using PCA or the insights gather in the exploratory analysis part. The data set were either movement agnostic or movement specific. Results s howed v iable c lustering using spectral algorithm, with the RBF kernel and the discretize label assignment’s algorithm, expressing a spectrum of low back pain as did similar work before. The data set used was the full data set with spine cluster of marker data, after dimension reduction using principal component analysis. In conclusion, different data types, such as body measurements, movement patterns, and neuromuscular activity, can provide valuable information for identifying individuals with NSLBP. To gain a comprehensive understanding of NSLBP, it is crucial to investigate the main domains influencing its prognosis as a cohesive unit rather than studying them in isolation. Simplifying the conditions for acquiring dynamic data is recommended to reduce data complexity, and using back flexion and trunk rotation as effective options should be further explored. The importance and probable usefulness of meta data, such as anthropometric data for the biophysical domain, was also noted. In the light of those results, we formulated the following new paradigm hypothesis : low back pain yields adaptations common to every subject, but due to inter-subject differences in the 5 main domains known to have a major influence on low back pain prognosis (biophysical, comorbidities, social, psychological and genetic) those adaptations are expressed in very unique way for each subject

Appliqué à des problèmes actuels de recherche pharmaceutique, ce mémoire traite de la génération de signatures de biomarqueurs par une approche d'extraction de règles d'association et une Analyse Formelle de Concepts. Elle a aboutit au développement d'une méthodologie qui a été validée par six projets de recherche de signatures de biomarqueurs.Alors qu'il n'existe pas de méthode optimale pour traiter les données biomarqueurs, cette méthodologie logique s'appuie sur un scénario global d'analyse déployant quatre méthodes, chacune dépendante de procédés différents. Cette architecture qualifie une problématique centrale de manière à optimiser la qualité d'une solution aux différents problèmes scientifiques posés. Les six applications pratiques ont démontré l'intérêt de la prise en compte précoce des critères de qualité énoncés par les experts du domaine. L'interactivité est soutenue tout au long du processus de découverte et produit des résultats imprévus pour l'expert. La méthodologie s'inscrit dans la lignée des approches dédiées à la stratification systématique des individus, qui constitue le premier palier vers une médecine personnalisée
In the framework of current intricate questions to be solved by the pharmaceutical industry, this manuscript examines the generation of biomarker signatures through an approach that combines association rules extraction and Formal Concept Analysis. It led to the development of a methodology which was validated by six research industrial projects. While there is no single optimal method to handle biomarkers datasets, this logical methodology relies on a global datamining scenario made up of four different methods. Each method utilizes different processes. This architecture qualifies global approach that helps to optimize a response to different biomarker signatures discovery problems. The six applications presented in this manuscript demonstrate the interest of an early consideration of the quality criteria are expressed by the experts in the field. The interactivity is supported throughout the process of discovery and produces unexpected results for the expert. The methodology helps the systematic stratification of individuals, which constitutes the first step towards personalized medicine

Les données médicales souffrent de problèmes d'uniformisation ou d'incertitude, ce qui les rend difficilement utilisables directement par des logiciels médicaux, en particulier dans le cas du recrutement pour les essais cliniques. Dans cette thèse, nous proposons une approche permettant de palier la mauvaise qualité de ces données à l'aide de méthodes de classification supervisée. Nous nous intéresserons en particulier à 3 caractéristiques de ces données : asymétrie, incertitude et volumétrie. Nous proposons l'algorithme MOCA-I qui aborde ce problème combinatoire de classification partielle sur données asymétriques sous la forme d'un problème de recherche locale multi-objectif. Après avoir confirmé les apports de la modélisation multi-objectif dans ce contexte, nous calibrons MOCA-I et le comparons aux meilleurs algorithmes de classification de la littérature, sur des jeux de données réels et asymétriques de la littérature. Les ensembles de règles obtenus par MOCA-I sont statistiquement plus performants que ceux de la littérature, et 2 à 6 fois plus compacts. Pour les données ne présentant pas d'asymétrie, nous proposons l'algorithme MOCA, statistiquement équivalent à ceux de la littérature. Nous analysons ensuite l'impact de l'asymétrie sur le comportement de MOCA et MOCA-I, de manière théorique et expérimentale. Puis, nous proposons et évaluons différentes méthodes pour traiter les nombreuses solutions Pareto générées par MOCA-I, afin d'assister l'utilisateur dans le choix de la solution finale et réduire le phénomène de sur-apprentissage. Enfin, nous montrons comment le travail réalisé peut s'intégrer dans une solution logicielle.