Méthodes d’exploitation de données multimodales de patients par intelligence artificielle : application aux myopathies congénitales - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Methods for exploitation of multimodal patient data using artificial intelligence : application to congenital myopathies

Méthodes d’exploitation de données multimodales de patients par intelligence artificielle : application aux myopathies congénitales

Résumé

The exponential growth of data generated by sequencing, imaging, and electronic medical records highlight the need for tools to exploit multimodal biomedical data. The objective of my thesis is to develop methods based on artificial intelligence to explore data from patients with congenital myopathies, a family of rare genetic diseases difficult to diagnose. First, I developed IMPatienT (Integrated digital Multimodal PATIENt daTa), a web application for annotating and exploring patient reports and histological images whose database has been analyzed by explainable AI (xAI). Then I developed NLMyo (Natural Language Myopathies), a tool based on large language models such as GPT-3.5 and LLaMA. NLMyo allows anonymizing and extracting information from medical reports, to do diagnostic assistance and to create a patient search engine. Finally, I developed MyoQuant a tool using AI models to automatically quantify pathological markers in muscle fiber biopsies. IMPatient, NLMyo and MyoQuant are available as open-source and online demo versions.
La croissance exponentielle des données générées par le séquençage, l'imagerie et les dossiers médicaux électroniques met en évidence le besoin d'outils pour l'exploitation des données biomédicales multimodales. L’objectif de ma thèse est de développer des méthodes basées sur l’intelligence artificielle pour explorer les données de patients atteints de myopathies congénitales, une famille de maladies génétiques rares et difficiles à diagnostiquer. Dans un premier temps, j’ai développé IMPatienT (Integrated digital Multimodal PATIENt daTa), une application web permettant d'annoter et d'explorer les rapports et les images histologiques des patients dont la base de données a été analysée par IA explicable (xAI). Ensuite, j’ai développé NLMyo (Natural Language Myopathies), un outil basé sur les modèles linguistiques de grande taille comme GPT-3.5 et LLaMA. NLMyo permet d’anonymiser et d’extraire de l’information de comptes rendus médicaux, de faire de l’aide au diagnostic et de créer un moteur de recherche de patients. Enfin, j’ai développé MyoQuant, un outil utilisant des modèles d’IA pour quantifier automatiquement des marqueurs pathologiques dans les biopsies de fibres musculaires. IMPatient, NLMyo et MyoQuant sont disponibles de manière open-source et en version de démonstration en ligne.
Fichier principal
Vignette du fichier
MEYER_Corentin_2023_ED414.pdf (43.75 Mo) Télécharger le fichier
Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04286843 , version 1 (15-11-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04286843 , version 1

Citer

Corentin Meyer. Méthodes d’exploitation de données multimodales de patients par intelligence artificielle : application aux myopathies congénitales. Ingénierie biomédicale. Université de Strasbourg, 2023. Français. ⟨NNT : 2023STRAJ053⟩. ⟨tel-04286843⟩
64 Consultations
23 Téléchargements

Partager

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More