Prédiction conforme pour les données textuelles analysées par Transformers

« Dans un contexte où la médecine cherche continuellement à affiner la précision de ses diagnostics et la personnalisation de ses traitements, l’analyse de données médicales volumineuses prend une importance capitale. Notre étude se propose d’utiliser la base de données MIMIC-III, afin de prédire les chances de survie des patients avant leur admission dans des études cliniques. S’inscrivant dans le cadre préparatoire à un projet ambitieux au Centre Léon Bérard de Lyon, qui s’intéressera à la survie ou non des patients en amont des essais cliniques. Ce travail s’attache à évaluer la portée de la prédiction conforme appliquée aux rapports médicaux. Cette technique prometteuse ouvre la voie à une assistance décisionnelle novatrice en proposant non seulement une prévision, mais aussi un ensemble de scénarios possibles, offrant ainsi aux médecins un outil précieux pour affiner leur jugement clinique et réduire le temps consacré à l’examen des rapports médicaux.

Notre recherche s’oriente vers la prédiction conforme, une approche statistique innovante qui, en dépassant les prédictions uniques, propose un ensemble de résultats possibles. Cela représente un avantage significatif pour les praticiens qui, submergés par la masse d’informations cliniques, ont besoin de synthétiser rapidement les données pour orienter efficacement leur jugement. La prédiction conforme s’avère donc un atout précieux, agissant comme un filtre qui éclaire les décisions cliniques sans nécessiter une lecture exhaustive de chaque rapport.

Dans le cadre de notre étude, l’emploi de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est devenu un élément central. Ce modèle de traitement du langage naturel, développé par Google, est remarquable par sa capacité à comprendre le contexte des mots dans un texte.

Cela le rend particulièrement adapté à l’analyse des rapports médicaux, où la précision sémantique est essentielle. BERT nous a permis de transformer des données textuelles complexes en vecteurs de caractéristiques exploitables, qui capturent non seulement le sens littéral des termes médicaux, mais aussi les nuances subtiles et les implications cliniques souvent présentes dans les notes des praticiens. L’utilisation de signatures constitue une autre dimension innovante de notre étude. Issue de la théorie des chemins rugueux en mathématiques, cette technique a le potentiel de capter l’essence dynamique des séquences de données cliniques dans le temps. En transformant des séries temporelles complexes en représentations succinctes mais informatives, les signatures saisissent les tendances et les motifs sous-jacents dans les trajectoires des paramètres physiologiques des patients.

Notre exploration débute par un cadre méthodologique approfondi. Une focalisation particulière est accordée à l’usage de la base de données MIMIC-III, discutant de son exploitation méthodique pour soutenir nos analyses. Nous présentons ensuite le détail des trois méthodes statistiques que nous utilisons, à savoir BERT, les signatures et en particulier les différentes approches de la prédiction conforme. Nous progressons ensuite vers des applications spécifiques de ces méthodes, visant d’abord la prédiction de la survenue de la mort, avant de nous intérésser à l’évaluation de la durée de séjour hospitalière. Chacune de ces sections détaille la mise en œuvre pratique de nos approches, l’application des modèles prédictifs et l’interprétation des résultats obtenus. »