Rihab AYED

Post-doc en Analyses de données médicales par l'IA

Présentation

Mon sujet de post-doc porte l'analyse des données médicales par l'intelligence artificielle et s'intitule "Vers une méthode d’identification de marqueurs pour le suivi des patients en immunothérapie". Mon encadrant est : Pr. Mohand-Said HACID.

Je fais partie de l'équipe de recherche BD (Base de Données) du laboratoire LIRIS . J'ai élaboré ma thèse cotutelle entre l'Université de Lyon 1 (France) & l'Université de Carthage (Ecole Polytechnique de Tunisie, Tunisie).

Ma thèse a porté sur la "Recherche d'information agrégative dans des bases de graphes distribuées".

Mes deux directeurs de thèse :
  • Mohand-Saïd HACID (PR, Université de Lyon 1, LIRIS, France)
  • Abderrazek JEMAI (MC, Université de Carthage, SERCOM, Tunisie)

Thèmes de Recherche

Mon post-doc s'intéresse aux algorithmes de l'IA permettant le partitionnement, la classification et la prédiction de données. Les algorithmes sont utilisés pour la prédiction des symptômes liés à la qualité de vie de patients de cancer et se soignant par l'immunothérapie. Dans ce contexte, nous exploitons les collections de données récupérées de données cliniques et questionnaires. Ces derniers sont fournis par les hôpitaux Européens en accord avec le projet QUALITOP. Dans ce post-doc, nous intéressons à valider les approches de travaux de thèse finalisés dans notre équipe en utilisant les données QUALITOP. En utilisant ces travaux, nous portons intérêt à fournir une prédiction multi-critères des symptômes liés aux évènements adverses subis par les patients.

Le sujet de ma thèse s’inscrit dans le cadre général de la Recherche d’Information et la gestion des données massives et distribuées. Notre problématique concerne l’évaluation et l’optimisation de requêtes agrégatives (Aggregated Search).

La Recherche d’Information Agrégative est un nouveau paradigme permettant l’accès à l’information massivement distribuée. Elle a pour but de retourner à l’utilisateur d’un système de recherche d’Information des objets résultats qui sont riches et porteurs de connaissances. Ces objets n’existent pas en tant que tels dans les sources. Ils sont construits par assemblage (ou configuration ou agrégation) de fragments issus de différentes sources. Les sources peuvent être non spécifiés dans l’expression de la requête mais découvertes dynamiquement lors de la recherche. Nous nous intéressons particulièrement à l’exploitation des dépendances de données pour optimiser les accès aux sources distribuées.

Projets de Recherche

Mon post-doctorat s'inscrit dans le cadre du projet QUALITOP . Ma thèse était dans le cadre du projet CAIR (Recherche d'Information Agrégative et Contextuelle), dont l'un des buts principaux est d'établir un acheminement complet d'un Système de Recherche d'Information Agrégative (RIA).