06/05/2026
𝘿𝙚𝙩𝙚𝙘𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙚𝙩 𝙥𝙧𝙚́𝙙𝙞𝙘𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙙𝙚𝙨 𝙢𝙖𝙡𝙖𝙙𝙞𝙚𝙨 𝙖̀ 𝙥𝙖𝙧𝙩𝙞𝙧 𝙙𝙚𝙨 𝙖𝙣𝙖𝙡𝙮𝙨𝙚𝙨 𝙢𝙚́𝙙𝙞𝙘𝙖𝙡𝙚𝙨 : 𝙡𝙚 𝙙𝙚́𝙛𝙞 𝙨𝙘𝙞𝙚𝙣𝙩𝙞𝙛𝙞𝙦𝙪𝙚 𝙙’𝘼𝙢𝙖𝙣𝙞 𝙈𝘼𝙉𝙆𝙊𝙐𝙍𝙄 𝙖̀ 𝙡’𝙀𝙎𝙏𝙄𝙉
Dans un contexte mondial où les systèmes de santé sont confrontés à une explosion des données médicales et à la nécessité d’un diagnostic toujours plus rapide et précis, la recherche menée par Amani MANKOURI, doctorante à l’ESTIN, s’impose comme une contribution scientifique majeure.
Sa thèse, intitulée “Détection et Prédiction des Maladies À base de L’Examen des Analyses Médicales”, explore une problématique centrale de la médecine moderne : comment exploiter les analyses médicales et les symptômes patients pour anticiper l’apparition des maladies à l’aide de l’intelligence artificielle.
𝙇𝙖 𝙙𝙤𝙣𝙣𝙚́𝙚 𝙢𝙚́𝙙𝙞𝙘𝙖𝙡𝙚 𝙘𝙤𝙢𝙢𝙚 𝙣𝙤𝙪𝙫𝙚𝙡 𝙚𝙣𝙟𝙚𝙪 𝙨𝙩𝙧𝙖𝙩𝙚́𝙜𝙞𝙦𝙪𝙚
Les établissements de santé produisent quotidiennement des volumes massifs de données issues des analyses biologiques, des bilans médicaux et des consultations cliniques. Pourtant, une grande partie de ces informations reste sous-exploitée.
C’est dans cette perspective que les travaux d’Amani prennent tout leur sens : transformer ces données brutes en connaissance médicale exploitable, capable d’assister le diagnostic et la prise de décision.
𝙐𝙣𝙚 𝙖𝙥𝙥𝙧𝙤𝙘𝙝𝙚 𝙚𝙣 𝙙𝙚𝙪𝙭 𝙩𝙚𝙢𝙥𝙨 : 𝙨𝙚𝙢𝙖𝙣𝙩𝙞𝙦𝙪𝙚 𝙚𝙩 𝙞𝙣𝙩𝙚𝙡𝙡𝙞𝙜𝙚𝙣𝙘𝙚 𝙖𝙧𝙩𝙞𝙛𝙞𝙘𝙞𝙚𝙡𝙡𝙚
Le cœur de la recherche repose sur deux axes complémentaires.
Le premier concerne la **modélisation sémantique des analyses médicales. Il s’agit de structurer les données de manière intelligente afin de représenter :
* la codification des analyses médicales
* la signification clinique des résultats
* les relations entre différents examens
* la hiérarchie des bilans médicaux
le lien entre analyses et pathologies
Cette approche s’appuie sur des outils comme les **ontologies et UML, permettant une représentation fine et cohérente du savoir médical.
𝙑𝙚𝙧𝙨 𝙪𝙣 𝙨𝙮𝙨𝙩𝙚̀𝙢𝙚 𝙞𝙣𝙩𝙚𝙡𝙡𝙞𝙜𝙚𝙣𝙩 𝙙𝙚 𝙙𝙞𝙖𝙜𝙣𝙤𝙨𝙩𝙞𝙘 𝙖𝙪𝙜𝙢𝙚𝙣𝙩𝙚́
Le second axe vise la conception d’un système basé sur l’intelligence artificielle capable de détecter et prédire les maladies à partir de deux sources principales :
* les symptômes des patients
* les résultats des analyses médicales
Pour cela, plusieurs technologies sont explorées :
* apprentissage automatique (Machine Learning)
* réseaux de neurones artificiels
* systèmes experts basés sur des règles médicales
L’objectif est de développer un outil d’aide au diagnostic capable d’identifier des corrélations complexes souvent invisibles à l’œil humain.
𝙐𝙣𝙚 𝙙𝙚́𝙢𝙖𝙧𝙘𝙝𝙚 𝙨𝙘𝙞𝙚𝙣𝙩𝙞𝙛𝙞𝙦𝙪𝙚 𝙧𝙞𝙜𝙤𝙪𝙧𝙚𝙪𝙨𝙚
La méthodologie adoptée repose sur une approche académique structurée :
* étude approfondie de l’état de l’art international
* comparaison des travaux existants
* analyse bibliographique détaillée
* validation expérimentale du système proposé
Cette rigueur permet de situer la contribution de la thèse dans les standards actuels de la recherche en intelligence artificielle appliquée à la santé.
𝙑𝙚𝙧𝙨 𝙪𝙣𝙚 𝙢𝙚́𝙙𝙚𝙘𝙞𝙣𝙚 𝙥𝙧𝙚́𝙙𝙞𝙘𝙩𝙞𝙫𝙚 𝙚𝙩 𝙖𝙨𝙨𝙞𝙨𝙩𝙚́𝙚
À travers cette recherche, Amani Mankouri contribue à une évolution majeure : le passage d’une médecine réactive à une **médecine prédictive et assistée par l’IA.
En combinant données médicales, intelligence artificielle et représentation sémantique, ses travaux ouvrent la voie à des systèmes capables de renforcer la précision diagnostique et d’améliorer la prévention des maladies.
𝙐𝙣𝙚 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙧𝙞𝙗𝙪𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙖̀ 𝙡’𝙖𝙫𝙚𝙣𝙞𝙧 𝙙𝙚 𝙡𝙖 𝙨𝙖𝙣𝙩𝙚́ 𝙣𝙪𝙢𝙚́𝙧𝙞𝙦𝙪𝙚
Dans un monde où la santé devient de plus en plus dépendante de la donnée et des technologies intelligentes, ce travail illustre parfaitement le rôle croissant des chercheurs dans la construction de systèmes médicaux innovants, fiables et prédictifs.
