Apprentissage automatique pour élaborer un modèle de prédiction du risque de cancer du poumon chez les non‑fumeurs

Le cancer du poumon est l’un des cancers les plus fréquents et la principale cause de décès par cancer. Les chances de survie sont nettement meilleures lorsqu’il est détecté tôt, mais la majorité des cas sont diagnostiqués à un stade avancé, surtout parce que les formes précoces ne provoquent presque aucun symptôme. Alors que les taux de cancer du poumon diminuent chez les personnes fumeuses, ils restent stables chez les personnes n’ayant jamais fumé, qui ne sont actuellement pas admissibles au dépistage.
Ce projet vise à développer un modèle fiable permettant d’identifier les personnes non fumeuses présentant un risque plus élevé de cancer du poumon, en utilisant les données de la cohorte CARTaGENE. L’équipe comparera deux approches : des modèles classiques basés sur des facteurs de risque connus et des modèles d’apprentissage automatique capables d’analyser de vastes ensembles de données et de détecter des relations complexes. Plusieurs méthodes avancées, comme les arbres de décision, les réseaux neuronaux ou les algorithmes ensemblistes, seront testées et validées.
Ce travail pourrait permettre de mieux cibler les personnes non fumeuses qui pourraient bénéficier d’un futur dépistage, et contribuer à réduire la mortalité liée au cancer du poumon dans cette population en croissance.

• Cancer
• Environnement et habitudes de vie
• Santé publique et épidémiologie

• Données biochimiques et hématologiques
• Données de questionnaires
• Données génétiques
• Données jumelées
• Mesures physiques et cognitives