Accueil
A partir de cette page vous pouvez :
| Retourner au premier écran avec les dernières notices... |
Résultat de la recherche
9 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Intelligence artificielle' 
Affiner la recherche Faire une suggestionLES APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE DOMAINE DE LA SANTÉ / Amine BENRAHHAL
Titre : LES APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE DOMAINE DE LA SANTÉ Type de document : thèse Auteurs : Amine BENRAHHAL, Auteur Année de publication : 2021 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage automatique Apprentissage profond Médecine Santé Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans le domaine
de la santé.
L'utilisation médicale de l’IA est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage
profond et du Big Data. Cela commence à avoir un impact important sur plusieurs niveaux.
Elle peut aider les médecins de différentes spécialités, à établir des diagnostics de plus en plus
précis, de prendre des décisions optimales, de choisir des traitements appropriés et de faire
des prédictions en se basant sur l’EHR et d’autres données du patient.
L’IA est également utilisée dans la chirurgie, dans son côté théorique par l’amélioration de la
qualité de formation, et dans le côté pratique par l’assistance du chirurgien voir par la
réalisation de façon autonome des gestes chirurgicaux simples tels que les sutures.
D’autres domaines médicaux bénéficient à leur tour de cette technologie, dans les soins
infirmiers et la réadaptation, l’IA, combinée à la robotique permet d’améliorer les capacités
motrices des patients souffrant de séquelles neurologiques, et d’aider les personnes âgées à
récupérer leur autonomie. Elle permet également de libérer les infirmières et les médecins des
tâches simples et de réduire leur charge de travail, ainsi ils vont consacrer plus de temps aux
patients qui ont vraiment besoin de leur expertise.
Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées
qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA
ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la confidentialité
et la sécurité des données seront aussi examinés dans cette thèse.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0902021 Président : EL HAFIDI.N Directeur : IBRAHIMI.A Juge : OUADGHIRI.M Juge : KISRA.M LES APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE DOMAINE DE LA SANTÉ [thèse] / Amine BENRAHHAL, Auteur . - 2021.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage automatique Apprentissage profond Médecine Santé Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans le domaine
de la santé.
L'utilisation médicale de l’IA est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage
profond et du Big Data. Cela commence à avoir un impact important sur plusieurs niveaux.
Elle peut aider les médecins de différentes spécialités, à établir des diagnostics de plus en plus
précis, de prendre des décisions optimales, de choisir des traitements appropriés et de faire
des prédictions en se basant sur l’EHR et d’autres données du patient.
L’IA est également utilisée dans la chirurgie, dans son côté théorique par l’amélioration de la
qualité de formation, et dans le côté pratique par l’assistance du chirurgien voir par la
réalisation de façon autonome des gestes chirurgicaux simples tels que les sutures.
D’autres domaines médicaux bénéficient à leur tour de cette technologie, dans les soins
infirmiers et la réadaptation, l’IA, combinée à la robotique permet d’améliorer les capacités
motrices des patients souffrant de séquelles neurologiques, et d’aider les personnes âgées à
récupérer leur autonomie. Elle permet également de libérer les infirmières et les médecins des
tâches simples et de réduire leur charge de travail, ainsi ils vont consacrer plus de temps aux
patients qui ont vraiment besoin de leur expertise.
Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées
qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA
ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la confidentialité
et la sécurité des données seront aussi examinés dans cette thèse.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0902021 Président : EL HAFIDI.N Directeur : IBRAHIMI.A Juge : OUADGHIRI.M Juge : KISRA.M Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M0902021 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible M0902021-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible Documents numériques
M0902021URL
Titre : APPORT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN ANATOMIE PATHOLOGIE : OUTILS, APPLICATION, DEFIS ET OPPORTUNITES Type de document : thèse Auteurs : Soukaina ELAOUNI, Auteur Année de publication : 2023 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage profond Anatomie pathologie. Résumé : L’évaluation des images histologiques peut être parfois subjective et assez peu
reproductible selon les cas. Par conséquent, l’analyse computationnelle de l’image
histologique via des approches dites intelligence artificielle (IA) a récemment reçu une
attention considérable pour améliorer cette précision diagnostique. Les réseaux de neurones
profonds (Deep Learning) sont en pleine émergence et à la base technique de IA qui
s’inspirent du modèle biologique. Leur champ d’application est vaste et permet la gestion de
données de masse (big data) en génomique et en biologie moléculaire ainsi que l’analyse
automatisée de lames histologiques grâce aux techniques de numérisation réalisées à l’aide de
scanners de lames qui peut acquérir et stocker des lames de microscope sous forme d’image
numériques appelé également en anglais Whole Slide Image scanner (WSI). Cette
numérisation est associée aux algorithmes de deep learning permet une reconnaissance
automatique des lésions grâce à l’identification des régions d’intérêt, validées au préalable par
le pathologiste. Malgré des résultats prometteurs, il subsiste plusieurs défis ou enjeux majeurs
à relever afin de réussir le transfert réel de cette nouvelle approche en routine clinique. Cette
revue a pour objectif de faire le point sur les applications récentes de l’IA en pathologie
cancéreuse, mais aussi d’apporter des clarifications sur les avantages et les limites de cette
approche, ainsi que les perspectives à mettre en œuvre pour un transfert potentiel dans la
pratique quotidienne des pathologistes.Numéro (Thèse ou Mémoire) : MS2142023 Directeur : Mohamed OUKABLI APPORT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN ANATOMIE PATHOLOGIE : OUTILS, APPLICATION, DEFIS ET OPPORTUNITES [thèse] / Soukaina ELAOUNI, Auteur . - 2023.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage profond Anatomie pathologie. Résumé : L’évaluation des images histologiques peut être parfois subjective et assez peu
reproductible selon les cas. Par conséquent, l’analyse computationnelle de l’image
histologique via des approches dites intelligence artificielle (IA) a récemment reçu une
attention considérable pour améliorer cette précision diagnostique. Les réseaux de neurones
profonds (Deep Learning) sont en pleine émergence et à la base technique de IA qui
s’inspirent du modèle biologique. Leur champ d’application est vaste et permet la gestion de
données de masse (big data) en génomique et en biologie moléculaire ainsi que l’analyse
automatisée de lames histologiques grâce aux techniques de numérisation réalisées à l’aide de
scanners de lames qui peut acquérir et stocker des lames de microscope sous forme d’image
numériques appelé également en anglais Whole Slide Image scanner (WSI). Cette
numérisation est associée aux algorithmes de deep learning permet une reconnaissance
automatique des lésions grâce à l’identification des régions d’intérêt, validées au préalable par
le pathologiste. Malgré des résultats prometteurs, il subsiste plusieurs défis ou enjeux majeurs
à relever afin de réussir le transfert réel de cette nouvelle approche en routine clinique. Cette
revue a pour objectif de faire le point sur les applications récentes de l’IA en pathologie
cancéreuse, mais aussi d’apporter des clarifications sur les avantages et les limites de cette
approche, ainsi que les perspectives à mettre en œuvre pour un transfert potentiel dans la
pratique quotidienne des pathologistes.Numéro (Thèse ou Mémoire) : MS2142023 Directeur : Mohamed OUKABLI Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité MS2142023 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires Mémoires de Spécialités Disponible
Titre : L’APPORT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA PRISE EN CHARGE DE L’UVEITE EN MEDECINE INTERNE Type de document : thèse Auteurs : Abbas GUENNOUN, Auteur Année de publication : 2021 Langues : Français (fre) Mots-clés : Big Data Uvéite Intelligence artificielle Apprentissage automatique Résumé : Objectifs : - Intégrer les outils de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale.
- Démontrer l’apport de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de
l’apprentissage automatique dans le diagnostic de l’uvéite par le développement d’un modèle
expérimental.
Matériels et méthodes : L’objectif dans le développement de ce modèle expérimental
est de faire apprendre à différents algorithmes d’apprentissage automatique supervisé à
générer une liste de diagnostic différentiel de l’uvéite à partir des dossiers médicaux des
patients ayant été hospitalisés et dont le diagnostic étiologique est connu. Due à
l’indisponibilité d’une telle base de données dans notre hôpital, nous simulons une population
de 100 patients en se basant sur les étiologies les plus fréquentes de notre région, et les
différents critères de l’uvéite en fonction de ces étiologies selon la littérature. Nous essayons
trois types d’algorithmes d’apprentissage automatique supervisé (réseau de neurones
artificiels, forêt aléatoire et une machine à vecteur de support).
Résultats : Le modèle basé sur le réseau de neurones artificiels (apprentissage profond)
obtient les meilleures mesures de performance. Ce dernier est capable de classifier un
nouveau patient dans une des étiologies sélectionnées et de proposer une liste des diagnostics
en fonction de leur probabilité. Lorsque le modèle est appliqué sur un nouveau patient, le
diagnostic correct est généré parmi les trois premiers diagnostics de la liste.
Conclusion : L’intelligence artificielle peut présenter un réel apport dans la prise en
charge de l’uvéite en particulier et dans la pratique médicale en générale.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0322021 Président : SEKKACH.Y Directeur : FATIHI.J Juge : AMMOURI.W Juge : MOUZARI.Y Juge : JIRA.M L’APPORT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA PRISE EN CHARGE DE L’UVEITE EN MEDECINE INTERNE [thèse] / Abbas GUENNOUN, Auteur . - 2021.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Big Data Uvéite Intelligence artificielle Apprentissage automatique Résumé : Objectifs : - Intégrer les outils de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale.
- Démontrer l’apport de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de
l’apprentissage automatique dans le diagnostic de l’uvéite par le développement d’un modèle
expérimental.
Matériels et méthodes : L’objectif dans le développement de ce modèle expérimental
est de faire apprendre à différents algorithmes d’apprentissage automatique supervisé à
générer une liste de diagnostic différentiel de l’uvéite à partir des dossiers médicaux des
patients ayant été hospitalisés et dont le diagnostic étiologique est connu. Due à
l’indisponibilité d’une telle base de données dans notre hôpital, nous simulons une population
de 100 patients en se basant sur les étiologies les plus fréquentes de notre région, et les
différents critères de l’uvéite en fonction de ces étiologies selon la littérature. Nous essayons
trois types d’algorithmes d’apprentissage automatique supervisé (réseau de neurones
artificiels, forêt aléatoire et une machine à vecteur de support).
Résultats : Le modèle basé sur le réseau de neurones artificiels (apprentissage profond)
obtient les meilleures mesures de performance. Ce dernier est capable de classifier un
nouveau patient dans une des étiologies sélectionnées et de proposer une liste des diagnostics
en fonction de leur probabilité. Lorsque le modèle est appliqué sur un nouveau patient, le
diagnostic correct est généré parmi les trois premiers diagnostics de la liste.
Conclusion : L’intelligence artificielle peut présenter un réel apport dans la prise en
charge de l’uvéite en particulier et dans la pratique médicale en générale.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0322021 Président : SEKKACH.Y Directeur : FATIHI.J Juge : AMMOURI.W Juge : MOUZARI.Y Juge : JIRA.M Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M0322021 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible M0322021-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible Documents numériques
M0322021URL
Titre : LA DETECTION INTELLIGENTE DES MICRO-ORGANISMES : APPLICATION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE A LA MICROSCOPIE Type de document : thèse Auteurs : NABIL Mehdi, Auteur Année de publication : 2019 Langues : Français (fre) Mots-clés : Détection Intelligence Artificielle Micro-organismes: Microscopie. Résumé : La microbiologie médicale est l'étude des micro-organismes, êtres vivants invisibles à l’œil nu, pathogènes pour l'homme. Les micro-organismes constituent un groupe extrêmement diversifié d‘organismes microscopiques, unicellulaires et répartis dans les trois domaines du vivant (bactéries, virus, et champignons). Ils se distinguent les uns des autres par leur forme, leur taille et leur mode de vie.
D’après la définition, la détection des micro-organismes nécessite l’utilisation de plusieurs outils tels que la microscopie et la spectroscopie. Récemment, ces techniques ont été améliorées en les associant avec les dernières avancées technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Les images microscopiques, cas de notre thèse, sont assujetties à un traitement comportant la détection des attributs des bactéries, la reconnaissance des formes, et l’identification des micro-organismes correspondants.
L’application de cette méthode sur différentes familles de bactéries (Lactobacillus, Streptococcus, Staphylococcus et Enterococcus) a fourni d’excellents résultats d’un point de vue de la précision des identifications et la rapidité d’exécution des analyses.
Dans la pratique, l’insertion de telles méthodes peuvent améliorer la qualité des services d’analyse microbiologiques permettant ainsi au médecin de prendre les bonnes décisions dans un temps très court.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M3522019 Président : ZOUHDI.M Directeur : SEKHSOKH.Y Juge : GAOUZI.A Juge : EL HAMZAOUI.S Juge : TELLAL.S LA DETECTION INTELLIGENTE DES MICRO-ORGANISMES : APPLICATION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE A LA MICROSCOPIE [thèse] / NABIL Mehdi, Auteur . - 2019.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Détection Intelligence Artificielle Micro-organismes: Microscopie. Résumé : La microbiologie médicale est l'étude des micro-organismes, êtres vivants invisibles à l’œil nu, pathogènes pour l'homme. Les micro-organismes constituent un groupe extrêmement diversifié d‘organismes microscopiques, unicellulaires et répartis dans les trois domaines du vivant (bactéries, virus, et champignons). Ils se distinguent les uns des autres par leur forme, leur taille et leur mode de vie.
D’après la définition, la détection des micro-organismes nécessite l’utilisation de plusieurs outils tels que la microscopie et la spectroscopie. Récemment, ces techniques ont été améliorées en les associant avec les dernières avancées technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Les images microscopiques, cas de notre thèse, sont assujetties à un traitement comportant la détection des attributs des bactéries, la reconnaissance des formes, et l’identification des micro-organismes correspondants.
L’application de cette méthode sur différentes familles de bactéries (Lactobacillus, Streptococcus, Staphylococcus et Enterococcus) a fourni d’excellents résultats d’un point de vue de la précision des identifications et la rapidité d’exécution des analyses.
Dans la pratique, l’insertion de telles méthodes peuvent améliorer la qualité des services d’analyse microbiologiques permettant ainsi au médecin de prendre les bonnes décisions dans un temps très court.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M3522019 Président : ZOUHDI.M Directeur : SEKHSOKH.Y Juge : GAOUZI.A Juge : EL HAMZAOUI.S Juge : TELLAL.S Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M3522019 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2019 Disponible M3522019-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2019 Disponible Documents numériques
M3522019URL
Titre : L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'AVENIR DES ANTIBIOTIQUES FACE A LA MENACE DE L'ANTIBIORESISTANCE Type de document : thèse Auteurs : ESSAMADI MONCEF, Auteur Année de publication : 2023 Langues : Français (fre) Mots-clés : Résistance aux antibiotiques Bactéries Intelligence artificielle Futur Antibiotic resistance Bacteria Artificial intelligence Futur مقاومة المضادات الحيوية البكتيريا الذكاء االصطناعي المستقبل Résumé : L'antibiorésistance est l'un des plus grands défis actuels en matière de santé publique. La
mauvaise utilisation des antibiotiques ont conduit à l'émergence de bactéries résistantes,
rendant les traitements actuels inefficaces. Face à cette menace, de nouvelles approches sont
nécessaires pour résoudre ce problème. C'est là que l'intelligence artificielle (IA) peut jouer un
rôle crucial.
La première partie de cette thèse comprend des généralités sur les antibiotiques telles que leur
histoire, leurs activités et quelques définitions ainsi qu’un rappel sur les principales classes et
familles d’antibiotiques.
La deuxième partie aborde la résistance aux antibiotiques, en discutant les différents
mécanismes de résistance (naturels et acquis), les nombreuses causes de la crise
d'antibiorésistance principalement l’automédication et les prescriptions inappropriées, la
résistance chez les principales familles d'antibiotiques et la situation de l'antibiorésistance au
Maroc.
La troisième partie définit l'IA, son histoire et ses différentes applications en médecine, y
compris la médecine prédictive, la médecine de précision, la robotique chirurgicale, les robots
compagnons et la médecine préventive en population générale.
La quatrième partie de la thèse se penche sur l'importance de l'alliance entre l'IA et les
antibiotiques pour la guerre qu’on mène contre l'antibiorésistance. On examine en détail
plusieurs domaines dans lesquels l'IA peut être utile pour améliorer la gestion des antibiotiques
comme la détection précoce des infections bactériennes, ce qui permettrait un traitement rapide
et efficace que l’optimisation de l'utilisation des antibiotiques existants. Par la suite, cette partie
explore comment l'IA peut contribuer à la découverte de nouveaux antibiotiques en analysant
les données génétiques et moléculaires pour identifier des composés susceptibles de
fonctionner contre des bactéries résistantes. Enfin, l'importance de la communication et de
l'éducation sur l'utilisation des antibiotiques ont été traités et comment l'IA peut être utilisée
pour atteindre un certain niveau de conscience des professionnels de santé et du grand public
sur l'utilisation responsable des antibiotiques.
Les deux dernières parties ont été consacrées aux limites de l’IA dans la lutte contre
l’antibiorésistance et d’autres alternatives du futur qui pourront contribuer à relever ce défi.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2312023 Président : Ahmed GAOUZI Directeur : Mimoun ZOUHDI Juge : Saida TELLAL Juge : Mariama CHADLI Juge : Yassine SEKHSOKH L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET L'AVENIR DES ANTIBIOTIQUES FACE A LA MENACE DE L'ANTIBIORESISTANCE [thèse] / ESSAMADI MONCEF, Auteur . - 2023.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Résistance aux antibiotiques Bactéries Intelligence artificielle Futur Antibiotic resistance Bacteria Artificial intelligence Futur مقاومة المضادات الحيوية البكتيريا الذكاء االصطناعي المستقبل Résumé : L'antibiorésistance est l'un des plus grands défis actuels en matière de santé publique. La
mauvaise utilisation des antibiotiques ont conduit à l'émergence de bactéries résistantes,
rendant les traitements actuels inefficaces. Face à cette menace, de nouvelles approches sont
nécessaires pour résoudre ce problème. C'est là que l'intelligence artificielle (IA) peut jouer un
rôle crucial.
La première partie de cette thèse comprend des généralités sur les antibiotiques telles que leur
histoire, leurs activités et quelques définitions ainsi qu’un rappel sur les principales classes et
familles d’antibiotiques.
La deuxième partie aborde la résistance aux antibiotiques, en discutant les différents
mécanismes de résistance (naturels et acquis), les nombreuses causes de la crise
d'antibiorésistance principalement l’automédication et les prescriptions inappropriées, la
résistance chez les principales familles d'antibiotiques et la situation de l'antibiorésistance au
Maroc.
La troisième partie définit l'IA, son histoire et ses différentes applications en médecine, y
compris la médecine prédictive, la médecine de précision, la robotique chirurgicale, les robots
compagnons et la médecine préventive en population générale.
La quatrième partie de la thèse se penche sur l'importance de l'alliance entre l'IA et les
antibiotiques pour la guerre qu’on mène contre l'antibiorésistance. On examine en détail
plusieurs domaines dans lesquels l'IA peut être utile pour améliorer la gestion des antibiotiques
comme la détection précoce des infections bactériennes, ce qui permettrait un traitement rapide
et efficace que l’optimisation de l'utilisation des antibiotiques existants. Par la suite, cette partie
explore comment l'IA peut contribuer à la découverte de nouveaux antibiotiques en analysant
les données génétiques et moléculaires pour identifier des composés susceptibles de
fonctionner contre des bactéries résistantes. Enfin, l'importance de la communication et de
l'éducation sur l'utilisation des antibiotiques ont été traités et comment l'IA peut être utilisée
pour atteindre un certain niveau de conscience des professionnels de santé et du grand public
sur l'utilisation responsable des antibiotiques.
Les deux dernières parties ont été consacrées aux limites de l’IA dans la lutte contre
l’antibiorésistance et d’autres alternatives du futur qui pourront contribuer à relever ce défi.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2312023 Président : Ahmed GAOUZI Directeur : Mimoun ZOUHDI Juge : Saida TELLAL Juge : Mariama CHADLI Juge : Yassine SEKHSOKH Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M2312023 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2023 Disponible
Titre : INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CHIRURGIE VISCÉRALE Type de document : thèse Auteurs : EL JELLOULI Wiam, Auteur Année de publication : 2023 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle chirurgie viscérale Médecine Santé Artificial intelligence machine and deep learning intraoperative algorithms visceral surgery medicine health . ذكاء التعلم الاصطناعي والتلقائي والعميق خوارزميات أثناء Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans la chirurgie viscérale. L'utilisation de l’IA dans la chirurgie viscérale est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage profond et du Big Data. Qui a un impact positif dès la première consultation jusqu’au post-op un système qui a votre dossier médical dès la naissance jusqu'aujourd'hui capable :d'orienter votre médecin grâce aux big data développé ,de détecter la lésion grace aux examens paracliniques assistée par ordinateur, de la classer et la qualifié par le plus grand nombre des algorithmes ,de poser le diagnostic et enfin d'aider a la prise de décision chirurgicale Simuler planifier les meilleures stratégies d'intervention excepté les résultats et les complications post-opératoire avant même de poser le patient sur table du bloc, aujourd’hui n'est plus un rêve l'intelligence artificielle a permet la modélisation de l'intervention chirurgicale par les jumeaux numériques. Au bloc finalement une intubation sous videolaryngoscope une anesthésie surveillé par l'EEG pour optimiser la dose de médicament, un bloc commander vocalement et bien équipées ainsi qu'un robot sous votre contrôle par une console avec meilleure stabilité, un trocart pivoter aux espaces restreint du corps humain des petit incision, des gestes chirurgicaux simple autonome et un séjour post-op rétréci font partie des avantages multiples de la chirurgie robotique L’IA également utilisée dans l’amélioration de la qualité de la formation de chirurgien, au lieu d'appeler un partenaire plus expérimenté, un chirurgien pouvait instantanément faire appel à l'expérience collective d'experts du monde entier ? ceci peut sembler un objectif très ambitieux, mais il n'est peut-être pas aussi éloigné Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA ,le cout très élevés, ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la sécurité sont des obstacles important a surmonter avant la généralisation de l’IA Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2652023 Président : AIT ALI Abdelmounaim Directeur : AIT ALI Abdelmounaim Juge : MALKI Hhadj Omar Juge : ABOU EL ALAA Khalil Juge : EL HJOUJI Abderrahamne ; OMOR Youssef INTELLIGENCE ARTIFICIELLE EN CHIRURGIE VISCÉRALE [thèse] / EL JELLOULI Wiam, Auteur . - 2023.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence artificielle chirurgie viscérale Médecine Santé Artificial intelligence machine and deep learning intraoperative algorithms visceral surgery medicine health . ذكاء التعلم الاصطناعي والتلقائي والعميق خوارزميات أثناء Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans la chirurgie viscérale. L'utilisation de l’IA dans la chirurgie viscérale est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage profond et du Big Data. Qui a un impact positif dès la première consultation jusqu’au post-op un système qui a votre dossier médical dès la naissance jusqu'aujourd'hui capable :d'orienter votre médecin grâce aux big data développé ,de détecter la lésion grace aux examens paracliniques assistée par ordinateur, de la classer et la qualifié par le plus grand nombre des algorithmes ,de poser le diagnostic et enfin d'aider a la prise de décision chirurgicale Simuler planifier les meilleures stratégies d'intervention excepté les résultats et les complications post-opératoire avant même de poser le patient sur table du bloc, aujourd’hui n'est plus un rêve l'intelligence artificielle a permet la modélisation de l'intervention chirurgicale par les jumeaux numériques. Au bloc finalement une intubation sous videolaryngoscope une anesthésie surveillé par l'EEG pour optimiser la dose de médicament, un bloc commander vocalement et bien équipées ainsi qu'un robot sous votre contrôle par une console avec meilleure stabilité, un trocart pivoter aux espaces restreint du corps humain des petit incision, des gestes chirurgicaux simple autonome et un séjour post-op rétréci font partie des avantages multiples de la chirurgie robotique L’IA également utilisée dans l’amélioration de la qualité de la formation de chirurgien, au lieu d'appeler un partenaire plus expérimenté, un chirurgien pouvait instantanément faire appel à l'expérience collective d'experts du monde entier ? ceci peut sembler un objectif très ambitieux, mais il n'est peut-être pas aussi éloigné Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA ,le cout très élevés, ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la sécurité sont des obstacles important a surmonter avant la généralisation de l’IA Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2652023 Président : AIT ALI Abdelmounaim Directeur : AIT ALI Abdelmounaim Juge : MALKI Hhadj Omar Juge : ABOU EL ALAA Khalil Juge : EL HJOUJI Abderrahamne ; OMOR Youssef Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M2652023 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2023 Disponible
Titre : La médecine à l’ère de l’intelligence artificielle Type de document : thèse Auteurs : Aicha GUELLI, Auteur Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Mots-clés : Applications Diagnostic Enjeux Intelligence Artificielle Médecine Résumé : L'intelligence artificielle visant à imiter les fonctions cognitives humaines a récemment dépassé les performances humaines dans plusieurs domaines, elle apporte un changement de paradigme en médecine, alimentée par la disponibilité croissante des données des malades/maladies et la progression rapide des techniques d'analyse. Son potentiel d'exploiter les relations dans un ensemble de données peut être utilisé dans le diagnostic, le traitement et la prédiction des résultats dans de nombreux cas cliniques.
Notre travail bibliographique vise à présenter l’évolution de cette nouvelle technologie, introduire les plus grands acteurs mondiaux de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé, aussi à découvrir l'état actuel de l’intelligence artificielle en médecine, puis discuter son développement future et étudier en détail ses applications dans les principales spécialités de la santé : Radiologie, Oncologie, Chirurgie, Cardiologie, Psychiatrie et Diabétologie.
Au cours des prochaines années, l’intelligence artificielle effectuera une part importante des décisions de diagnostic et de traitement des maladies traditionnellement effectuées par un médecin, cette thèse discutera la place du médecin par rapport à ce changement de paradigme et les avantages de cette nouvelle technologie ainsi que les défis auxquels il pourrait faire face et enfin la formation dont il aura besoin pour bien l’utiliser.
L'intelligence artificielle ne remplacera pas les médecins. Pourtant, les professionnels de la santé qui utilisent l’intelligence artificielle remplaceront ceux qui ne le font pas.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2802018 Président : ZOUHDI.M Directeur : SEKHSOKH.Y Juge : HADADI.K Juge : RADOUANE.B Juge : JEAIDI.A La médecine à l’ère de l’intelligence artificielle [thèse] / Aicha GUELLI, Auteur . - 2018.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Applications Diagnostic Enjeux Intelligence Artificielle Médecine Résumé : L'intelligence artificielle visant à imiter les fonctions cognitives humaines a récemment dépassé les performances humaines dans plusieurs domaines, elle apporte un changement de paradigme en médecine, alimentée par la disponibilité croissante des données des malades/maladies et la progression rapide des techniques d'analyse. Son potentiel d'exploiter les relations dans un ensemble de données peut être utilisé dans le diagnostic, le traitement et la prédiction des résultats dans de nombreux cas cliniques.
Notre travail bibliographique vise à présenter l’évolution de cette nouvelle technologie, introduire les plus grands acteurs mondiaux de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé, aussi à découvrir l'état actuel de l’intelligence artificielle en médecine, puis discuter son développement future et étudier en détail ses applications dans les principales spécialités de la santé : Radiologie, Oncologie, Chirurgie, Cardiologie, Psychiatrie et Diabétologie.
Au cours des prochaines années, l’intelligence artificielle effectuera une part importante des décisions de diagnostic et de traitement des maladies traditionnellement effectuées par un médecin, cette thèse discutera la place du médecin par rapport à ce changement de paradigme et les avantages de cette nouvelle technologie ainsi que les défis auxquels il pourrait faire face et enfin la formation dont il aura besoin pour bien l’utiliser.
L'intelligence artificielle ne remplacera pas les médecins. Pourtant, les professionnels de la santé qui utilisent l’intelligence artificielle remplaceront ceux qui ne le font pas.
Numéro (Thèse ou Mémoire) : M2802018 Président : ZOUHDI.M Directeur : SEKHSOKH.Y Juge : HADADI.K Juge : RADOUANE.B Juge : JEAIDI.A Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M2802018 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2018 Disponible M2802018-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2018 Disponible Documents numériques
M2802018URL
Titre : PRÉDICTION DE LA TOXICITÉ DES PRODUITS CHIMIQUES EN UTILISANT L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE Type de document : thèse Auteurs : Oussama LAKHDAR, Auteur Langues : Français (fre) Mots-clés : Toxicologie in silico Relation structure activité intelligence artificielle prédiction de la toxicité SVM CNN modélisation Résumé : La toxicologie joue un rôle crucial dans le développement des médicaments, et aucun
médicament ne peut obtenir son autorisation de mise sur le marché sans passer des tests
de toxicité. Ces tests sont soit sur des animaux (in vivo) comme des rats, des chats, des
chiens etc. soit in vitro sur des cellules. Cependant, ces méthodes traditionnelles sont
coûteuses et nécessitent beaucoup de travail et de temps ; l'ère de l'intelligence artificielle
et du Big Data, la prédiction de la toxicité peut bénéficier de l'apprentissage automatique,
qui a été largement utilisé dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance
d'images, la chimie computationnelle, la conception des médicaments et la
bioinformatique avec d'excellentes performances. Nous abordons dans notre thèse
certaines techniques d’intelligence artificielle notamment l'apprentissage profond
Convolution Neural Network (CNN) et machine à vaste de marge (SVM) et leur utilisation
dans l'étude et la prédiction de la toxicité des médicaments en raison du faible coût
financier et temporel de ces techniques et de leur utilisation pour aider les techniques
traditionnelles (in vitro et in vivo).Numéro (Thèse ou Mémoire) : P1102021 Président : Rachid El Jaoudi Directeur : Yassir BOUSLIMAN Juge : El Harti Jaouad Juge : Mouad Sentiss PRÉDICTION DE LA TOXICITÉ DES PRODUITS CHIMIQUES EN UTILISANT L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE [thèse] / Oussama LAKHDAR, Auteur . - [s.d.].
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Toxicologie in silico Relation structure activité intelligence artificielle prédiction de la toxicité SVM CNN modélisation Résumé : La toxicologie joue un rôle crucial dans le développement des médicaments, et aucun
médicament ne peut obtenir son autorisation de mise sur le marché sans passer des tests
de toxicité. Ces tests sont soit sur des animaux (in vivo) comme des rats, des chats, des
chiens etc. soit in vitro sur des cellules. Cependant, ces méthodes traditionnelles sont
coûteuses et nécessitent beaucoup de travail et de temps ; l'ère de l'intelligence artificielle
et du Big Data, la prédiction de la toxicité peut bénéficier de l'apprentissage automatique,
qui a été largement utilisé dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance
d'images, la chimie computationnelle, la conception des médicaments et la
bioinformatique avec d'excellentes performances. Nous abordons dans notre thèse
certaines techniques d’intelligence artificielle notamment l'apprentissage profond
Convolution Neural Network (CNN) et machine à vaste de marge (SVM) et leur utilisation
dans l'étude et la prédiction de la toxicité des médicaments en raison du faible coût
financier et temporel de ces techniques et de leur utilisation pour aider les techniques
traditionnelles (in vitro et in vivo).Numéro (Thèse ou Mémoire) : P1102021 Président : Rachid El Jaoudi Directeur : Yassir BOUSLIMAN Juge : El Harti Jaouad Juge : Mouad Sentiss Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité P1102021 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesPharm2021 Disponible P1102021-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesPharm2021 Disponible Documents numériques
P1102021URL
Titre : SYSTEME D’AIDE A LA DECISION POUR CLASSIFICATION DES LEUCEMIES AIGUËS LYMPHOBLASTIQUES PAR RESEAUX DE NEURONES A CONVOLUTION (DEEP LEARNING) Type de document : thèse Auteurs : JADIDI SAID, Auteur Année de publication : 2020 Langues : Français (fre) Mots-clés : Leucémie aigue lymphoïde Les réseaux des neurones de convolution Intelligence artificielle Résumé : L’objectif principal de notre travail est de développer un outil rapide et efficace basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui aide au diagnostic des leucémies aigues lymphoïdes (LAL). L’autre objectif est comparer l’algorithme développé avec l’état d’art de la littérature et les outils existants.
Le résultat de travail est une application accessible depuis n’importe quel appareil mobile/desktop qui permet classifier. Il est issu également cette étude que la précision notre modèle a atteint le seuil maximal pour tous la détection des leucémies aigues lymphoïdes 95%, pour la classification on a abouti à une précision 70%.Numéro (Thèse ou Mémoire) : MM0472020 Président : IBRAHIMI Azedine Directeur : ESSABBAR Mouneem SYSTEME D’AIDE A LA DECISION POUR CLASSIFICATION DES LEUCEMIES AIGUËS LYMPHOBLASTIQUES PAR RESEAUX DE NEURONES A CONVOLUTION (DEEP LEARNING) [thèse] / JADIDI SAID, Auteur . - 2020.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Leucémie aigue lymphoïde Les réseaux des neurones de convolution Intelligence artificielle Résumé : L’objectif principal de notre travail est de développer un outil rapide et efficace basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui aide au diagnostic des leucémies aigues lymphoïdes (LAL). L’autre objectif est comparer l’algorithme développé avec l’état d’art de la littérature et les outils existants.
Le résultat de travail est une application accessible depuis n’importe quel appareil mobile/desktop qui permet classifier. Il est issu également cette étude que la précision notre modèle a atteint le seuil maximal pour tous la détection des leucémies aigues lymphoïdes 95%, pour la classification on a abouti à une précision 70%.Numéro (Thèse ou Mémoire) : MM0472020 Président : IBRAHIMI Azedine Directeur : ESSABBAR Mouneem Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité MM0472020 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires Mémoires de Masters Disponible Documents numériques
MM0472020URL
