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Modèles Résistants au Data Leakage pour la Prédiction du Risque de Conversion MCI vers la Démence

Balbino Tchoutzine24 juillet 2026En cours

Contexte

Ce stage pré-ingénieur de recherche s'inscrit dans le premier semestre de mon année ING-5 à l'ENSPY, sous la supervision du Pr Tsopze Norbert (Université de Yaoundé I), en collaboration avec le Pr Bernard Fongang (University of Texas, États-Unis).

Sujet

Construire des modèles résistants au data leakage pour prédire le risque de conversion des troubles cognitifs légers (Mild Cognitive Impairment, MCI) vers la démence, sur un horizon de 2 à 5 ans, à travers trois cohortes de référence en neurosciences :

  • NACC (National Alzheimer's Coordinating Center)
  • ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)
  • Framingham (Framingham Heart Study)

Les données combinent informations cliniques, imagerie et biomarqueurs.

Approche

Le travail se concentre sur trois axes :

  • Validation externe : évaluer la capacité des modèles à généraliser d'une cohorte à l'autre
  • Calibration : s'assurer que les scores de risque prédits reflètent des probabilités réelles
  • Baselines interprétables : modèles de référence (régression de Cox, XGBoost) analysés avec SHAP pour comprendre les facteurs de risque identifiés

Statut

Ce projet est en cours. Les résultats et une description plus détaillée de la méthodologie seront ajoutés au fur et à mesure de l'avancement du stage.