Approche computationnelle pour une médecine de précision dans la sclérose en plaques
Langue Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
- Thèse confidentielle jusqu'au 01/01/2027.
- Thèse avec 2 versions : seule la version intégrale est proposée ; sur authentification (communication intranet).
Auteur : Demuth, Stanislas
Date de soutenance : 18-12-2024
Directeur(s) de thèse : Sèze, Jérôme de - Gourraud, Pierre-Antoine
Rapporteur(s) : Thouvenot, Éric - Vuiblet, Vincent
Membre(s) du jury : Jeannin, Anne
Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : CIC Strasbourg (2001-....)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
Date de soutenance : 18-12-2024
Directeur(s) de thèse : Sèze, Jérôme de - Gourraud, Pierre-Antoine
Rapporteur(s) : Thouvenot, Éric - Vuiblet, Vincent
Membre(s) du jury : Jeannin, Anne
Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : CIC Strasbourg (2001-....)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
Discipline : Bioinformatique et biologie des systèmes
Classification : Médecine et santé, Informatique
Mots-clés libres : Sclérose en plaques, Big Data et algorithmes, Médecine de précision, Intégration de données, Données synthétiques, Confidentialité, Anonymisation, Intelligence artificielle, Réponse thérapeutique
Mots-clés :
Classification : Médecine et santé, Informatique
Mots-clés libres : Sclérose en plaques, Big Data et algorithmes, Médecine de précision, Intégration de données, Données synthétiques, Confidentialité, Anonymisation, Intelligence artificielle, Réponse thérapeutique
Mots-clés :
- Sclérose en plaques - Thérapeutique
- Intelligence artificielle en médecine
- Médecine personnalisée
Type de contenu : Text
Format : PDF
Format : PDF
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAJ062
Type de ressource : Thèse
Identifiant : 2024STRAJ062
Type de ressource : Thèse