MEDomics Consortium

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        "description": "<p>L&#039;expansion des donn\u00e9es scientifiques sur le cancer a cr\u00e9\u00e9 d&#039;\u00e9normes possibilit\u00e9s en mati\u00e8re de personnalisation des choix th\u00e9rapeutiques pour les patients. Cependant, \u00e9tant donn\u00e9 que les \u00eatres humains ne peuvent traiter qu&#039;environ 5 \u00e0 8 variables \u00e0 la fois, la quantit\u00e9 consid\u00e9rable de donn\u00e9es remet en question notre capacit\u00e9 \u00e0 discerner et \u00e0 orienter les choix th\u00e9rapeutiques les plus appropri\u00e9s.  On peut citer comme exemple l&#039;utilisation de panels g\u00e9n\u00e9tiques pour aider \u00e0 s\u00e9lectionner les patients pour des traitements sp\u00e9cifiques ou des essais cliniques.  En outre, il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que les donn\u00e9es issues des dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques (DME) augmentent les possibilit\u00e9s d&#039;am\u00e9liorer et d&#039;optimiser la prise de d\u00e9cision. Avec l&#039;\u00e9mergence de l&#039;apprentissage statistique, des t\u00e2ches d&#039;intelligence artificielle en oncologie, telles que l&#039;optimisation des flux de travail, la d\u00e9tection de l&#039;\u00e9ligibilit\u00e9 aux essais cliniques et la stratification des risques, peuvent \u00eatre d\u00e9velopp\u00e9es afin de fournir une aide \u00e0 la d\u00e9cision \u00e0 partir de donn\u00e9es historiques.  </p>\n<p>\u00c0 cette fin, notre consortium d\u00e9veloppe</p>\n<p>(I) un cadre MEDomics qui est au c\u0153ur de</p>\n<p>(II) une plateforme de calcul multi-omique open source MEDomicsLab et de nouveaux algorithmes pour d\u00e9tecter/comprendre/pr\u00e9dire un certain nombre de crit\u00e8res d&#039;\u00e9valuation dans le traitement de divers cancers.</p>\n",
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