<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<TEI xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:hal="http://hal.archives-ouvertes.fr/" xmlns:gml="http://www.opengis.net/gml/3.3/" xmlns:gmlce="http://www.opengis.net/gml/3.3/ce" version="1.1" xsi:schemaLocation="http://www.tei-c.org/ns/1.0 http://api.archives-ouvertes.fr/documents/aofr-sword.xsd">
  <teiHeader>
    <fileDesc>
      <titleStmt>
        <title>HAL TEI export of tel-02379295</title>
      </titleStmt>
      <publicationStmt>
        <distributor>CCSD</distributor>
        <availability status="restricted">
          <licence target="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0 - Universal</licence>
        </availability>
        <date when="2026-05-21T16:28:19+02:00"/>
      </publicationStmt>
      <sourceDesc>
        <p part="N">HAL API Platform</p>
      </sourceDesc>
    </fileDesc>
  </teiHeader>
  <text>
    <body>
      <listBibl>
        <biblFull>
          <titleStmt>
            <title xml:lang="en">Decision making strategy for antenatal echographic screening of foetal abnormalities using statistical learning</title>
            <title xml:lang="fr">Méthodologie d'aide à la décision pour le dépistage anténatal échographique d'anomalies fœtales par apprentissage statistique</title>
            <author role="aut">
              <persName>
                <forename type="first">Rémi</forename>
                <surname>Besson</surname>
              </persName>
              <idno type="halauthorid">1431943-0</idno>
              <affiliation ref="#struct-89626"/>
            </author>
            <editor role="depositor">
              <persName>
                <forename>ABES</forename>
                <surname>STAR</surname>
              </persName>
              <email type="md5">f5aa7f563b02bb6adbba7496989af39a</email>
              <email type="domain">abes.fr</email>
            </editor>
          </titleStmt>
          <editionStmt>
            <edition n="v1" type="current">
              <date type="whenSubmitted">2019-11-25 15:58:08</date>
              <date type="whenModified">2026-04-03 23:13:04</date>
              <date type="whenReleased">2019-11-25 15:58:10</date>
              <date type="whenProduced">2019-10-01</date>
              <date type="whenEndEmbargoed">2019-11-25</date>
              <ref type="file" target="https://theses.hal.science/tel-02379295v1/document">
                <date notBefore="2019-11-25"/>
              </ref>
              <ref type="file" subtype="author" n="1" target="https://theses.hal.science/tel-02379295v1/file/82034_BESSON_2019_diffusion.pdf" id="file-2379295-2276680">
                <date notBefore="2019-11-25"/>
              </ref>
            </edition>
            <respStmt>
              <resp>contributor</resp>
              <name key="131274">
                <persName>
                  <forename>ABES</forename>
                  <surname>STAR</surname>
                </persName>
                <email type="md5">f5aa7f563b02bb6adbba7496989af39a</email>
                <email type="domain">abes.fr</email>
              </name>
            </respStmt>
          </editionStmt>
          <publicationStmt>
            <distributor>CCSD</distributor>
            <idno type="halId">tel-02379295</idno>
            <idno type="halUri">https://theses.hal.science/tel-02379295</idno>
            <idno type="halBibtex">besson:tel-02379295</idno>
            <idno type="halRefHtml">Applications [stat.AP]. Université Paris Saclay (COmUE), 2019. English. &lt;a target="_blank" href="https://www.theses.fr/2019SACLX037"&gt;&amp;#x27E8;NNT : 2019SACLX037&amp;#x27E9;&lt;/a&gt;</idno>
            <idno type="halRef">Applications [stat.AP]. Université Paris Saclay (COmUE), 2019. English. &amp;#x27E8;NNT : 2019SACLX037&amp;#x27E9;</idno>
            <availability status="restricted">
              <licence target="https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/">HAL Authorization<ref corresp="#file-2379295-2276680"/></licence>
            </availability>
          </publicationStmt>
          <seriesStmt>
            <idno type="stamp" n="X">École polytechnique</idno>
            <idno type="stamp" n="CNRS">CNRS - Centre national de la recherche scientifique</idno>
            <idno type="stamp" n="INSMI">CNRS-INSMI - INstitut des Sciences Mathématiques et de leurs Interactions</idno>
            <idno type="stamp" n="STAR">STAR - Dépôt national des thèses électroniques</idno>
            <idno type="stamp" n="X-CMAP" corresp="X">Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP)</idno>
            <idno type="stamp" n="X-DEP-MATHA">Département de mathématiques appliquées de l’École polytechnique</idno>
            <idno type="stamp" n="CMAP">Centre de Mathématiques Appliquées (CMAP)</idno>
            <idno type="stamp" n="IP_PARIS">Institut Polytechnique de Paris</idno>
            <idno type="stamp" n="CMAP_THESES">Thèses du Centre de Mathématiques Appliquées de l'École polytechnique</idno>
            <idno type="stamp" n="DEPARTEMENT-DE-MATHEMATIQUES">Collection du Département de Mathématiques</idno>
            <idno type="stamp" n="IP-PARIS-DEPARTEMENT-MATHEMATIQUES">Département de Mathèmatiques</idno>
            <idno type="stamp" n="IP-PARIS-MATHEMATIQUES">IP Paris Département de Mathématiques</idno>
          </seriesStmt>
          <notesStmt/>
          <sourceDesc>
            <biblStruct>
              <analytic>
                <title xml:lang="en">Decision making strategy for antenatal echographic screening of foetal abnormalities using statistical learning</title>
                <title xml:lang="fr">Méthodologie d'aide à la décision pour le dépistage anténatal échographique d'anomalies fœtales par apprentissage statistique</title>
                <author role="aut">
                  <persName>
                    <forename type="first">Rémi</forename>
                    <surname>Besson</surname>
                  </persName>
                  <idno type="halauthorid">1431943-0</idno>
                  <affiliation ref="#struct-89626"/>
                </author>
              </analytic>
              <monogr>
                <idno type="nnt">2019SACLX037</idno>
                <imprint>
                  <date type="dateDefended">2019-10-01</date>
                </imprint>
                <authority type="institution">Université Paris Saclay (COmUE)</authority>
                <authority type="school">École doctorale de mathématiques Hadamard (Orsay, Essonne ; 2015-....)</authority>
                <authority type="supervisor">Stéphanie Allassonnière</authority>
                <authority type="supervisor">Erwan Le Pennec</authority>
                <authority type="jury">Antoine Chambaz [Président]</authority>
                <authority type="jury">Tristan Cazenave [Rapporteur]</authority>
                <authority type="jury">Jean-Michel Loubes [Rapporteur]</authority>
                <authority type="jury">Karim Lounici</authority>
                <authority type="jury">Julien Stirnemann</authority>
              </monogr>
            </biblStruct>
          </sourceDesc>
          <profileDesc>
            <langUsage>
              <language ident="en">English</language>
            </langUsage>
            <textClass>
              <keywords scheme="author">
                <term xml:lang="en">Probabilistic reasoning in ontologies</term>
                <term xml:lang="en">Sequential decision making</term>
                <term xml:lang="en">Decision tree optimization</term>
                <term xml:lang="en">Medical diagnostic decision support</term>
                <term xml:lang="en">Planning in high-dimensional spaces</term>
                <term xml:lang="en">Mixture experts/data</term>
                <term xml:lang="fr">Aide au diagnostic médical</term>
                <term xml:lang="fr">Raisonnement probabiliste dans des ontologies</term>
                <term xml:lang="fr">Mélange experts/données</term>
                <term xml:lang="fr">Planification dans des espaces de très grande dimension</term>
                <term xml:lang="fr">Optimisation d’arbre de décision</term>
                <term xml:lang="fr">Optimisation de prise de décision séquentielle</term>
              </keywords>
              <classCode scheme="halDomain" n="stat.ap">Statistics [stat]/Applications [stat.AP]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="stat.me">Statistics [stat]/Methodology [stat.ME]</classCode>
              <classCode scheme="halDomain" n="stat.ml">Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]</classCode>
              <classCode scheme="halTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halOldTypology" n="THESE">Theses</classCode>
              <classCode scheme="halTreeTypology" n="THESE">Theses</classCode>
            </textClass>
            <abstract xml:lang="en">
              <p>In this thesis, we propose a method to build a decision support tool for the diagnosis of rare diseases. We aim to minimize the number of medical tests necessary to achieve a state where the uncertainty regarding the patient's disease is less than a predetermined threshold. In doing so, we take into account the need in many medical applications, to avoid as much as possible, any misdiagnosis. To solve this optimization task, we investigate several reinforcement learning algorithm and make them operable in our high-dimensional. To do this, we break down the initial problem into several sub-problems and show that it is possible to take advantage of the intersections between these sub-tasks to accelerate the learning phase. The strategies learned are much more effective than classic greedy strategies. We also present a way to combine expert knowledge, expressed as conditional probabilities, with clinical data. This is crucial because the scarcity of data in the field of rare diseases prevents any approach based solely on clinical data. We show, both empirically and theoretically, that our proposed estimator is always more efficient than the best of the two models (expert or data) within a constant. Finally, we show that it is possible to effectively integrate reasoning taking into account the level of granularity of the symptoms reported while remaining within the probabilistic framework developed throughout this work.</p>
            </abstract>
            <abstract xml:lang="fr">
              <p>Dans cette thèse, nous proposons une méthode pour construire un outil d'aide à la décision pour le diagnostic de maladie rare. Nous cherchons à minimiser le nombre de tests médicaux nécessaires pour atteindre un état où l'incertitude concernant la maladie du patient est inférieure à un seuil prédéterminé. Ce faisant, nous tenons compte de la nécessité dans de nombreuses applications médicales, d'éviter autant que possible, tout diagnostic erroné. Pour résoudre cette tâche d'optimisation, nous étudions plusieurs algorithmes d'apprentissage par renforcement et les rendons opérationnels pour notre problème de très grande dimension. Pour cela nous décomposons le problème initial sous la forme de plusieurs sous-problèmes et montrons qu'il est possible de tirer partie des intersections entre ces sous-tâches pour accélérer l'apprentissage. Les stratégies apprises se révèlent bien plus performantes que des stratégies gloutonnes classiques. Nous présentons également une façon de combiner les connaissances d'experts, exprimées sous forme de probabilités conditionnelles, avec des données cliniques. Il s'agit d'un aspect crucial car la rareté des données pour les maladies rares empêche toute approche basée uniquement sur des données cliniques. Nous montrons, tant théoriquement qu'empiriquement, que l'estimateur que nous proposons est toujours plus performant que le meilleur des deux modèles (expert ou données) à une constante près. Enfin nous montrons qu'il est possible d'intégrer efficacement des raisonnements tenant compte du niveau de granularité des symptômes renseignés tout en restant dans le cadre probabiliste développé tout au long de ce travail.</p>
            </abstract>
          </profileDesc>
        </biblFull>
      </listBibl>
    </body>
    <back>
      <listOrg type="structures">
        <org type="laboratory" xml:id="struct-89626" status="VALID">
          <idno type="IdRef">197373461</idno>
          <idno type="ISNI">000000010944436X</idno>
          <idno type="RNSR">199719340P</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/012e1xn46</idno>
          <idno type="Wikidata">Q16008922</idno>
          <orgName>Centre de Mathématiques Appliquées de l'Ecole polytechnique</orgName>
          <orgName type="acronym">CMAP</orgName>
          <date type="start">2005-01-01</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Route de Saclay, 91128 Palaiseau Cedex</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://cmap.ip-paris.fr/</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-300009" type="direct"/>
            <relation active="#struct-300340" type="direct"/>
            <relation active="#struct-563936" type="indirect"/>
            <relation name="UMR7641" active="#struct-441569" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-300009" status="VALID">
          <idno type="ROR">https://ror.org/02kvxyf05</idno>
          <orgName>Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique</orgName>
          <orgName type="acronym">Inria</orgName>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Domaine de VoluceauRocquencourt - BP 10578153 Le Chesnay Cedex</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">http://www.inria.fr/en/</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="institution" xml:id="struct-300340" status="VALID">
          <idno type="IdRef">027309320</idno>
          <idno type="ISNI">0000000121581279</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/05hy3tk52</idno>
          <idno type="Wikidata">Q273626</idno>
          <orgName>École polytechnique</orgName>
          <orgName type="acronym">X</orgName>
          <date type="start">1794-03-11</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Route de Saclay, 91128 Palaiseau Cedex</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.polytechnique.edu/</ref>
          </desc>
          <listRelation>
            <relation active="#struct-563936" type="direct"/>
          </listRelation>
        </org>
        <org type="regroupinstitution" xml:id="struct-563936" status="VALID">
          <idno type="IdRef">238327159</idno>
          <idno type="ISNI">0000000502717600</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/042tfbd02</idno>
          <idno type="Wikidata">Q48759778</idno>
          <orgName>Institut Polytechnique de Paris</orgName>
          <orgName type="acronym">IP Paris</orgName>
          <date type="start">2019-06-02</date>
          <desc>
            <address>
              <addrLine>Route de Saclay, 91120 Palaiseau Cedex, France</addrLine>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.ip-paris.fr</ref>
          </desc>
        </org>
        <org type="regroupinstitution" xml:id="struct-441569" status="VALID">
          <idno type="IdRef">02636817X</idno>
          <idno type="ISNI">0000000122597504</idno>
          <idno type="ROR">https://ror.org/02feahw73</idno>
          <orgName>Centre National de la Recherche Scientifique</orgName>
          <orgName type="acronym">CNRS</orgName>
          <date type="start">1939-10-19</date>
          <desc>
            <address>
              <country key="FR"/>
            </address>
            <ref type="url">https://www.cnrs.fr/</ref>
          </desc>
        </org>
      </listOrg>
    </back>
  </text>
</TEI>