Mélanie Piot, enseignante-chercheure présente sa thèse

👏 Toutes nos félicitations à Mélanie Piot, Alumni et enseignante-chercheure à l’ESIEA pour la réalisation de sa thèse sur l’utilisation de la data science pour l’étude des données de traitement par radiothérapie du cancer du sein, qu’elle a réalisée à l’université de technologie de Troyes sous la direction de Frédéric Bertrand (PU) et de Myriam Maumy (Maître de conférence hors classe, HDR) et avec la collaboration de l’institut de cancérologie de Strasbourg et de l’institut de cancérologie Daniel Hollard de Grenoble.

🔎Quel sont les objectifs de cette thèse ?

L’objectif de cette thèse était d’étudier les effets secondaires occasionnés par la radiothérapie à l’aide d’une méthodologie de recherche translationnelle mêlant intelligence artificielle et expertise des professionnels de santé. Pour se faire, Mélanie Piot a réalisé une campagne d’expertise auprès de 20 radiothérapeutes de divers centres de lutte contre le cancer de France et extrait les données cliniques et dosimétriques disponibles à Strasbourg et Grenoble. Les données recueillies ont ensuite été explorées au moyen d’un réseau bayésien appris par un algorithme qu’elle a spécialement développé pour l’occasion. Cette exploration l’a menée au développement d’outils, en collaboration avec le LPC de Caen, permettant la mesure plus précise de l’œdème mammaire et l’étude de son évolution au cours du traitement afin de garantir un traitement de qualité et qui s’adapte mieux aux patients.

Ce travail sera poursuivi dans les prochains mois en étudiant plus de patientes et fera l’objet d’une publication pour présenter les outils développés à cet effet. En outre, un projet de recherche de plus grande envergure est en cours de discussion afin d’ajouter de façon systématique des photographies du sein des patientes, prises lors des consultations hebdomadaires avec les radiothérapeutes.

Un projet de réalisation d’une plateforme de recueil d’expertise, ouverte à différents corps de métiers (radiothérapeutes, oncologues médicaux, physiciens médicaux, manipulateurs, …) est également en cours d’étude. Cette dernière pourrait héberger plusieurs campagnes sur des sujets variés et être largement diffusée au sein de la communauté médicale afin de recueillir toujours plus d’expériences permettant d’obtenir des expertises plus fiables.

✅ Contribution et sensibilisation

Ce travail a grandement contribué à sensibiliser le personnel médical aux problématiques liées au recueil de données facilement exploitables pour des projets de recherche ultérieurs. Il a également permis aux radiothérapeutes et physiciens médicaux qui le souhaitaient d’acquérir des compétences en science des données, et de démystifier l’intelligence artificielle et son utilisation en recherche et en routine clinique. L’institut de cancérologie de Grenoble prévoit par ailleurs de financer un travail de thèse qui portera sur le traitement des données dosimétriques par Deep Learning et l’utilisation des réseaux bayésiens pour proposer une nouvelle méthode de génération de traitement.