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Séminaire CELL : Andrea Pinna

16/03/2023 | 15h00 - 16h30

Andrea Pinna

Titre : AI frugale par les systèmes embarqués

Résumé : Depuis une dizaine d’années, les nouvelles technologies, les dispositifs médicaux et la numérisation des données médicales ont pour objectifs : l’amélioration des soins aux patients; la rationalisation du travail des médecins (e.g. l’aide aux diagnostiques); la facilitation de la recherche scientifique (e.g. l’analyse des données); la réduction des coûts générés par les parcours de soin. La recherche et le développement d’un dispositif médical doit s’inscrire dans la convergence des sciences de la vie, des sciences physiques, de l’informatique et de l’ingénierie (P. Sharp). Mes travaux de recherche ont pour objectif d’intégrer la connaissance médicale par la modélisation de l’expérience d’un expert à partir des signaux bruts (signaux physiologiques, images endoscopiques, IRM, etc.). Pour cela il est nécessaire d’extraire toutes les informations utiles à l’expert pour un diagnostic ou une étude, afin de formaliser la connaissance médicale et les processus de décision en minimisant les échanges des données personnelles et à avec des modèles d’inférences explicables.

La prise en compte de la singularité du patient fait aussi partie des contraintes considérées dans la conception et l’implémentation de modèles d’IA. L’analyse des signaux physiologiques, établie conjointement avec les médecins, a mis en évidence des spécificités individuelles importantes, c’est pour cela que les méthodes classiques de fusion symbolique et d’apprentissage supervisé peuvent se révéler insuffisantes pour personnaliser le diagnostic. Je propose de nouvelles méthodes hybrides qui intègrent la fusion symbolique, la logique floue et les réseaux de neurones convolutifs.

Afin de prendre en compte la difficulté de généraliser, en raison d’un faible nombre des données et aussi de leurs annotations par un expert, une approche par apprentissage multi-tâche et/ou fédéré sera explorée. Cette dernière approche est aussi utile pour découper une tâche complexe, comme celle d’une prédiction temporelle d’une maladie à un instant donné, en sous-tâches plus simples et permettre ainsi un apprentissage concurrent.

Details

Date:
16/03/2023
Time:
15h00 - 16h30
Event Categories:
,

Organiser

Aymeric Histace
Email
aymeric.histace@ensea.fr

Venue

ENSEA Curium
6 avenue du ponceau
CERGY, 95014 France
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