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Présentation générale des activités de recherche du LERTIM

by Marius FIESCHI last modified 2008-12-02 15:58

Laboratoire labellisé par le Ministère de la recherche Equipe d’accueil (EA 3283)

Notre participation à la formation à la recherche se développe depuis 1990 (année de la création du DEA national d'Informatique Médicale maintenant transformé en master). Depuis la rentrée universitaire 1997, notre équipe, fortement impliquée dans l’enseignement du DEA "Santé et environnement" est laboratoire d’accueil et assure la responsabilité de l’enseignement du module "Estimation et modélisation statistique du risque".
Les deux thèmes présentés ci-dessous constituent les deux axes d’investigations développés par l’équipe depuis deux plans quadriennaux.

 

1. Informatique médicale, représentation des connaissances et technologies de l’information

L'objectif de notre activité de recherche est de comprendre, expliciter, modéliser, représenter et utiliser la connaissance pour faciliter et/ou permettre l'accès aux connaissances et leur acquisition, préalable nécessaire à la rationalisation de l'action médicale.

Cette recherche vise à élaborer des méthodes et développer des outils permettant un couplage entre connaissance médicale et information sur le patient afin d'améliorer la décision médicale et la prise en charge du patient.

Cette recherche vise à déboucher sur des outils utilisables en pratique courante.

Les projets de l’équipe se situent dans le champ de recherche schématisé par la figure 1. Pratiquement cette recherche exige, pour déboucher sur des outils utilisables en pratique, une approche intégratrice :

  • de différents domaines de recherche classiques (description des concepts médicaux, ontologies, référentiels sémantiques, méthodes d’intelligence artificielle et psychologie cognitive, élaboration de modèles de raisonnement, modèles cognitifs d'interaction homme-machine),
  • de développement de composants logiciels de pré¬sentation, de traitement et de communication des informations et des connaissances ainsi que des technologies du multimédia.
  • des technologies du génie logiciel offertes par le marché pour réaliser des outils de couplage interopérables en pratique (technologies de l'Internet, approche composant, architectures de systèmes d'information,…).

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Figure 1. Place du thème de recherche de l’équipe dans l’activité


Une partie de nos travaux de recherche sur la médiation des savoirs s'opère au sein du consortium Université Médicale Virtuelle Francophone (UMVF). Il regroupe plusieurs équipes de recherche et des industriels. Il a pour objectifs :

  • De fédérer les recherches et les développements de plusieurs équipes de recherche en Informatique Médicale pour bâtir une Université Médicale Virtuelle de niveau international,
  • De mutualiser les outils et les ressources,
  • De contribuer à améliorer la pratique quotidienne des étudiants et enseignants.
  • De s’appuyer sur un partenariat fort entre industriels et universitaires.
  • D'innover en utilisant les recherches en cours sur la pédagogie médicale (méthodes ARC, APP,…),
  • D’évaluer ces outils et ressources en faisant participer les facultés de médecine francophones.

 

2. Biostatistique et recherche clinique

Outre une activité de soutien à la recherche clinique, l’équipe développe une activité de recherche propre portant sur les biostatistiques.
Ces travaux de recherche clinique concernent le plus souvent la recherche de facteurs pronostiques notamment en cancérologie. Une grande partie de notre activité a été consacrée au mélanome en collaboration avec le service de dermatologie du Pr. GROB et le Laboratoire d'Investigation des Maladies de la Peau (Pr. GROB).

Projet sur les analyses comparatives des méthodes de survie et extensions d’un modèle régressif de survie relative

L’objectif de cette recherche est d’étudier, d’un point de vue méthodologique et à partir de données de simulations, les principales méthodes d’estimation des durées de survie, quel que soit le type de survie estimé, brute ou nette, et quel que soit le type d’inférence portée, fréquentiste ou bayésienne.

Prise en compte de la non-proportionnalité des risques dans l’estimation de la survie relative :
Une hypothèse du modèle de survie relative d’Estève et al. (1990) est que chaque facteur de risque influe sur la survie relative de façon constante au cours du temps. Cette hypothèse de proportionnalité des risques est loin d’être toujours vérifiée dans la pratique ce qui conduit à obtenir une estimation biaisée du risque relatif de décès.
Nous avons élaboré un nouveau modèle de survie relative en utilisant des fonctions B-splines qui permettent de modéliser la plupart des variations du risque relatif au cours du temps grâce à leur grande flexibilité, puisque leur forme est estimée directement à partir des données.

Analyse Bayésienne de la survie relative :
Les méthodes Bayésiennes se sont fortement développées ces dernières années, notamment dans le domaine biomédical. Elles offrent l’avantage de tenir compte d’une information a priori sur la loi des paramètres (facteurs pronostiques) que l’on veut étudier.
Le classique modèle de Cox a été adapté au domaine de la statistique Bayésienne, mais il n’existe pas de travaux dans le cadre de la survie relative. Nous avons élaboré une méthode Bayésienne d'analyse de la survie relative en utilisant les principales méthodes d’échantillonnages, à savoir des algorithmes de Monte Carlo par Chaîne de Markow (algorithme de Metropolis ainsi que l’échantillonneur de Gibbs).

Les performances de ces deux nouveaux modèles ont été évaluées à partir de données de simulations et de données réelles de patients cancéreux.

Projet sur l’analyse spatiale et spatio-temporelle du risque.

Une partie de notre activité est consacrée au paludisme (P. falciparum) en collaboration avec le Malaria Research and Training Center (MRTC), Pr. Ogobara Doumbo, Faculté de Médecine, Pharmacie et Odonto-Stomatologie de Bamako, Mali.

L’objectif de cette recherche est d’estimer le risque palustre et les facteurs de risques environnementaux d’un point de vue méthodologique, à partir de données de simulation et de données d’épidémiologie de terrain.

Les méthodes de détection de clusters spatiaux sans source prédéfinie ont été comparées et une méthode issue des arbres de régression oblique (ODT) a été développée.

L’approche biomathématique par modélisation déterministe de l’infection palustre est également étudiée, avec une paramétrisation du contrôle environnemental sur la transmission.

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