PDMP : un outil pour le suivi des patients

Je m'intéresse au suivi des patients en rémission d'un cancer, le but étant de détecter au plus vite la rechute de ces patients, et si possible le type de rechute, pour leur donner le traitement approprié le plus rapidement possible. Pour cela on considère le taux de cellules cancéreuses dans le sang, processus continu mesuré avec bruit à intervalles discrets. Ce processus est modélisé par un processus de Markov déterministe par morceau (PDMP). Plusieurs décisions doivent être prises à partir de ces observations incomplètes et bruitées.
Dans un premier temps je ne m'intéresserai qu'à un contexte d'arrêt optimal : une fois la rechute et son type détectés on arrête le processus. Dans un second temps je chercherai à contrôler le processus, en autorisant des traitements ayant une influence sur le taux de cellules cancéreuses, et je chercherai également à déterminer les dates optimales de prochaine visite.
Ces travaux, effectués avec Benoîte de Saporta, sont motivés par des données réelles sur le myélome multiple.
Aucun pré-requis sur les PDMP n'est nécessaire pour comprendre mon exposé !


Vidéo enregistrée : https://videos.univ-grenoble-alpes.fr/video/19726-seminaire-ljk-21-05-27-alice-cleynen/