Thème :
Techniques Avancées de l'IA et l'apprentissage Automatique appliqués au domaine médicales
Présentation :
Cette recherche développe un intérêt marqué pour les techniques d'apprentissage automatique, notamment leur potentiel transformateur dans le diagnostic médical et l'analyse prédictive. Ses travaux portent sur l'exploitation des données pour améliorer la prise de décision clinique, optimiser les résultats pour les patients et relever des défis tels que le déséquilibre des ensembles de données, l'explicabilité et l'apprentissage en tenant compte des coûts dans le secteur de la santé. Passionnée par le rapprochement entre l'intelligence artificielle et la médecine, elle souhaite contribuer à des solutions innovantes qui donnent aux praticiens et aux patients les moyens d'agir.
Thème :
Etude des approches d'IA pour l'acquisition et le raisonnement sur les connaissances
Présentation :
Étude des approches d’IA pour l’acquisition et le raisonnement sur les connaissances
Cette recherche explore comment l’intelligence artificielle peut extraire, structurer et raisonner sur des connaissances, notamment dans le domaine médical. Elle combine des méthodes d’acquisition automatique (comme le NLP pour analyser des textes cliniques ou les graphes de connaissances pour modéliser des relations complexes) avec des approches de raisonnement hybride (alliant logique symbolique et modèles data-driven). L’objectif est de développer des systèmes capables non seulement de prédire, mais aussi d’expliquer leurs décisions, en intégrant des connaissances expertes pour améliorer la précision et la transparence — par exemple, dans le diagnostic ou la gestion de maladies chroniques comme le diabète. Ce domaine est essentiel pour créer des outils d’IA interprétable et fiable, adaptés aux besoins des praticiens et des patients