• Langue : Français
• Discipline : Pharmacie
• Identifiant : 2025ULILE249
• Type de thèse : Doctorat de pharmacie
• Date de soutenance : 10/10/2025

Résumé en langue originale

Cette thèse analyse le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans l’aide au diagnostic médical, avec un focus sur la lecture des électroencéphalogrammes (EEG). La première partie présente les fondements de l’IA (ML/DL), les méthodes d’entraînement et d’évaluation (AUC, sensibilité, spécificité), et les principales applications cliniques (imagerie, médecine personnalisée, CDSS, télémédecine). La deuxième partie détaille les apports de l’IA en neurologie : détection et prédiction des événements épileptiques, identification des zones épileptogènes, contribution au diagnostic précoce non invasif d’Alzheimer et à la prédiction de la maladie de Parkinson. Un cas concret est étudié : le système Neuronaute+ (BioSerenity), dispositif EEG mobile et connecté, certifié CE et autorisé par la FDA, intégrant des outils algorithmiques (Spike & Seizure) pour assister l’interprétation. Enfin, la troisième partie discute les enjeux économiques et de santé publique, les limites techniques (données hétérogènes, boîtes noires, biais d’automatisation), et le cadre réglementaire (MDR 2017/745, AI Act, SaMD, RGPD). L’IA apparaît comme un partenaire du clinicien, à condition d’assurer qualité des données, transparence et responsabilité partagée.