{"id":50405,"date":"2025-04-11T09:21:01","date_gmt":"2025-04-11T13:21:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/?p=50405"},"modified":"2025-04-15T13:46:10","modified_gmt":"2025-04-15T17:46:10","slug":"mohammad-ennab-etudiant-au-doctorat-en-sciences-et-technologies-de-linformation-soutient-sa-these","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/2025\/04\/11\/mohammad-ennab-etudiant-au-doctorat-en-sciences-et-technologies-de-linformation-soutient-sa-these\/","title":{"rendered":"Mohammad Ennab, \u00e9tudiant au doctorat en sciences et technologies de l’information, soutient sa th\u00e8se"},"content":{"rendered":"

\u00c9tudiant au doctorat en sciences et technologies de l’information<\/a>, Mohammad Mahmoud
\nHassan Ennab a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 10 avril 2025. Sous la direction de recherche de Hamid Mcheick<\/a>, sa th\u00e8se a pour titre \u00ab A hybrid convolutional-fuzzy model for interpretable AI in healthcare : Improving transparency and accuracy in chronic disease management <\/em>\u00bb.<\/p>\n

Sous la pr\u00e9sidence de Fehmi Jafaar, le jury d’\u00e9valuation \u00e9tait compos\u00e9 de Chamseddine Talhi (\u00c9TS) et Ha\u00effa Nakouri (UQAC).<\/p>\n

\n
R\u00e9sum\u00e9 de la th\u00e8se<\/h5>\n

L’int\u00e9gration de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la sant\u00e9 a r\u00e9volutionn\u00e9 les capacit\u00e9s diagnostiques, en particulier dans l’imagerie m\u00e9dicale et la pr\u00e9diction des maladies. Cependant, l’adoption g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e de l’IA dans les environnements cliniques est consid\u00e9rablement frein\u00e9e par des d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l’interpr\u00e9tabilit\u00e9, \u00e0 la transparence et \u00e0 la confiance dans les processus de prise de d\u00e9cision pilot\u00e9s par l’IA. Cette th\u00e8se vise \u00e0 relever ces d\u00e9fis critiques en introduisant des cadres novateurs qui am\u00e9liorent l’interpr\u00e9tabilit\u00e9, la convivialit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 des syst\u00e8mes d’IA en sant\u00e9, avec un accent particulier sur l’am\u00e9lioration de la gestion des maladies chroniques gr\u00e2ce \u00e0 des informations plus transparentes et exploitables.<\/p>\n

\u00c0 travers une analyse approfondie des mod\u00e8les de pr\u00e9diction bas\u00e9s sur l’IA, y compris ceux d\u00e9velopp\u00e9s pendant la pand\u00e9mie de COVID-19, ainsi qu’un examen exhaustif des mod\u00e8les d’IA en sant\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9 dans le chapitre 3, cette recherche identifie les principales limites des techniques d’interpr\u00e9tabilit\u00e9 actuelles. Ces limites incluent l’incapacit\u00e9 \u00e0 \u00e9quilibrer efficacement la pr\u00e9cision pr\u00e9dictive et la compr\u00e9hension utilisateur, ainsi que les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 l’int\u00e9gration des r\u00e9sultats de l’IA dans les flux de travail cliniques. Pour combler ces lacunes, deux cadres novateurs ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7us : un mod\u00e8le hybride convolutionnel-flou, qui fournit une interpr\u00e9tabilit\u00e9 au niveau des pixels en combinant la puissance pr\u00e9dictive des r\u00e9seaux neuronaux convolutionnels (CNNs) avec l’explicabilit\u00e9 de la logique floue, et un mod\u00e8le statistique con\u00e7u pour int\u00e9grer l’interpr\u00e9tabilit\u00e9 dans les flux de travail de l’IA, garantissant une prise de d\u00e9cision plus transparente et responsable. Ces cadres am\u00e9liorent non seulement la transparence diagnostique, mais permettent \u00e9galement aux cliniciens de disposer d’informations claires et exploitables pour prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es, en particulier dans la gestion des maladies chroniques, o\u00f9 la surveillance \u00e0 long terme et l’interpr\u00e9tabilit\u00e9 sont essentielles pour un traitement efficace.<\/p>\n

Une validation exp\u00e9rimentale approfondie a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e en utilisant des ensembles de donn\u00e9es d’imagerie m\u00e9dicale du monde r\u00e9el afin d’\u00e9valuer l’efficacit\u00e9 du mod\u00e8le convolutionnel-flou con\u00e7u. Une analyse comparative exhaustive avec les techniques d’interpr\u00e9tabilit\u00e9 de pointe, telles que Grad-CAM, a d\u00e9montr\u00e9 la performance sup\u00e9rieure du mod\u00e8le convolutionnel-flou, en atteignant un \u00e9quilibre am\u00e9lior\u00e9 entre interpr\u00e9tabilit\u00e9 et pr\u00e9cision diagnostique. Les r\u00e9sultats confirment les hypoth\u00e8ses de recherche, affirmant que l’approche du mod\u00e8le convolutionnel-flou am\u00e9liore significativement la transparence, favorise l’adoption clinique et garantit une \u00e9volutivit\u00e9 dans diverses applications de sant\u00e9, en mettant particuli\u00e8rement l’accent sur son r\u00f4le dans la d\u00e9tection pr\u00e9coce et la surveillance des maladies chroniques.<\/p>\n

En outre, cette th\u00e8se examine les implications \u00e9thiques, r\u00e9glementaires et pratiques du d\u00e9ploiement des syst\u00e8mes d’IA interpr\u00e9tables dans les environnements cliniques, en soulignant l’importance d’aligner les mod\u00e8les d’IA sur les normes du secteur et les attentes des cliniciens en mati\u00e8re de confiance et de fiabilit\u00e9. Malgr\u00e9 les contributions significatives, certaines difficult\u00e9s telles que la complexit\u00e9 computationnelle et l’int\u00e9gration dans les flux de travail cliniques sont reconnues. Les recherches futures viseront \u00e0 optimiser l’efficacit\u00e9 computationnelle et \u00e0 \u00e9largir l’applicabilit\u00e9 des mod\u00e8les con\u00e7us \u00e0 diverses modalit\u00e9s d’imagerie m\u00e9dicale.<\/p>\n

En comblant le foss\u00e9 entre les avanc\u00e9es technologiques et l’application clinique, cette recherche contribue au domaine en \u00e9volution de l’IA explicable en sant\u00e9, en posant une base solide pour le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes d’IA qui privil\u00e9gient la transparence, la confiance et de meilleurs r\u00e9sultats pour les patients, en particulier dans le contexte de la gestion des maladies chroniques, o\u00f9 l’interpr\u00e9tabilit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 \u00e0 long terme sont essentielles pour un succ\u00e8s clinique durable.<\/p>\n

 <\/p>\n

F\u00e9licitations \u00e0 Mohammad Ennab pour la soutenance de sa th\u00e8se de doctorat!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00c9tudiant au doctorat en sciences et technologies de l’information, Mohammad Mahmoud Hassan Ennab a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 10 avril 2025. 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