Optimisation de l’Immunosuppression Post-Transplantation Rénale avec l’IA
Optimiser l’immunosuppression par le tacrolimus (Tac) après une transplantation rénale est crucial pour prévenir le rejet et minimiser les effets secondaires. Le Tac a une marge thérapeutique étroite (MTE) et une variabilité interindividuelle élevée, nécessitant une individualisation des doses.
Nous visons à créer un algorithme de prédiction de dose stable de Tac basé sur l’intelligence artificielle (IA).
ILLUSTRATIONS 
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Méthodologie
L’étude rétrospective inclut des patients transplantés rénaux des CHU Sahloul et La Rabta en Tunisie. Le génotypage des patients du CHU La Rabta a été réalisé via PCR-RFLP pour sept polymorphismes des gènes CYP3A5, CYP3A4, ABCB1, et POR. Un algorithme de régression linéaire validé au CHU Sahloul a été testé sur la population du CHU La Rabta. Ensuite, un algorithme prédictif de dose stable de Tac basé sur l’apprentissage automatique supervisé a été développé et optimisé.
1 - Website Optimization
2 - Targeted Keyword Implementation
3 - Content Enhancement
4 - Technical Improvements
5 - Performance Monitoring
Strategic Solutions
01
- Prioritized understanding unique client needs.
- Informed decisions through detailed analysis for tailored solutions.
02
- Emphasized the pivotal role of data in shaping effective solutions.
- Leveraged analytics for actionable insights, aligning solutions with client goals.
03
- Recognized the dynamic client environment.
- Adopted agility for quick adaptations, fostering continuous innovation.
04
- Seamless collaboration with the client.
- Sustained partnership for effective problem-solving with active client involvement.
Implementation & Execution
Strategic Planning
Agile Development
Campaign Management
Results & Outcomes
