Apprentissage automatique multimodal pour la prédiction de la gravité clinique // multimodal machine learning for clinical severity prediction

Topic description

L'apprentissage automatique en santé a fortement progressé grâce aux données cliniques massives. Si les modèles classiques (forêts aléatoires, SVM) restent efficaces pour des données limitées et bruitées, les approches de deep learning multimodal offrent de nouvelles perspectives en combinant des données hétérogènes (texte, audio/vidéo, données cliniques structurées).

Cependant, plusieurs défis subsistent : la fusion de données hétérogènes, la rareté des données, le surapprentissage et la généralisation en conditions réelles.

Dans ce cadre, le projet ANR RHU I-DEAL vise à prédire la sévérité de la maladie de Crohn à partir de données de suivi à distance.

L'objectif de la thèse est de développer des modèles multimodaux robustes, en concevant des méthodes de fusion adaptées, en évaluant l'apport de chaque modalité, en gérant les données bruitées/incomplètes, et en validant les modèles en conditions cliniques réelles.
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Machine learning in healthcare has significantly advanced with the availability of large clinical datasets. While traditional models (e.g., random forests, SVMs) remain effective for small and noisy data, multimodal deep learning approaches offer new opportunities by integrating heterogeneous data sources (text, audio/video, structured clinical data).

However, key challenges remain, including multimodal data fusion, data scarcity, overfitting, and generalization to real-world clinical settings.

In this context, the ANR RHU I-DEAL project aims to predict Crohn's disease severity using remote patient monitoring data.

The main objective of this PhD is to develop robust multimodal models by designing appropriate fusion methods, assessing the contribution of each modality, handling noisy and incomplete data, and evaluating models in realistic clinical environments.
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Début de la thèse : 01/10/

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