Nous souhaitons développer de nouvelles méthodes de pronostic du sepsis basées sur de l’apprentissage automatique, avec des prédictions explicables et compréhensibles par le personnel hospitalier, afin d’améliorer la prise en charge du patient, et notamment de réduire la durée de séjour hospitalier et la mortalité associée. Il s’agira ainsi de :
- Proposer une structure originale d'apprentissage permettant d'améliorer l’explicabilité des modèles existants dans le domaine médical et la valider dans le contexte de prédiction du sepsis,
- Proposer une méthode de restitution des explications liées aux prédictions pertinentes pour le personnel hospitalier,
- Évaluer la valeur ajoutée de l’explicabilité et son impact sur le traitement du sepsis à l’hôpital.