Découverte du traitement guidé par l'apprentissage automatique

Cette séance de cours de l'instructeur aborde le thème de la médecine personnalisée et de la révolution d'Omics, en mettant l'accent sur la façon dont l'apprentissage automatique peut guider la découverte et la planification du traitement. Il traite de l'utilisation de données à haut débit pour prédire les résultats du traitement, des limites des algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique et du développement de modèles robustes qui codent la nature des problèmes comme biais inductif. La séance de cours permet également de prédire les réponses au traitement à l'aide d'un transport optimal neuronal et d'évaluer le modèle CELLOT. Les travaux futurs comprennent la modélisation spatiotemporelle de la structure tissulaire et de l'interaction, l'alignement des modèles sur les technologies à haut débit et la quantification du succès thérapeutique.