THESE DE DOCTORAT EN SCIENCES - UNIVERSITE DE MONTPELLIER, 2025 BIG DATA

Avec l’augmentation exponentielle des données générées dans les systèmes de santé modernes, les méthodes analytiques et les techniques de visualisation de l’information deviennent essentielles pour exploiter efficacement les données massives. Dans le domaine de la diabétologie, ces données proviennent de diverses sources telles que les dossiers médicaux électroniques, les analyses biologiques, les capteurs médicaux et les systèmes hospitaliers. Cependant, dans le contexte de la République Démocratique du Congo (RDC), l’exploitation de ces données demeure limitée en raison du manque d’outils analytiques avancés et de méthodes adaptées à l’abstraction et à la visualisation de l’information médicale.

Cette recherche s’intéresse à l’impact des méthodes analytiques et de la visualisation d’information dans l’exploitation des données massives diabétologues en RDC. Elle propose une approche basée sur l’abstraction des données diabétologues afin de faciliter leur analyse, leur interprétation et leur utilisation dans la prise de décision médicale. L’objectif principal est de développer un cadre méthodologique permettant d’améliorer la compréhension des données de santé liées au diabète à travers des techniques analytiques avancées et des outils de visualisation interactifs.

La méthodologie repose sur l’intégration des techniques de science des données, de l’analyse statistique et de la visualisation de l’information pour transformer des données médicales complexes en représentations intelligibles. Les résultats attendus devraient contribuer à l’amélioration de la surveillance du diabète, à l’optimisation de la prise de décision clinique et à l’élaboration de politiques de santé publique basées sur les données en RDC.