Vers Une Gestion Automatisée Du Dosage de

Il y a 2 mois


Talence, France Laboratoire IMS UMR CNRS 5218 Temps plein

**Vers une gestion automatisée du dosage de médicaments pour le contrôle hémodynamique et anesthésique**:

- Réf **ABG-126063**
- Stage master 2 / Ingénieur- Durée 5 mois- Salaire net mensuel environ 600€ / mois- 02/10/2024- Laboratoire IMS UMR CNRS 5218- Lieu de travail- TALENCE Nouvelle Aquitaine France- Champs scientifiques- Sciences de l’ingénieur
- Robotique
- Santé, médecine humaine, vétérinaire
- Mots clés- Automatique; commande multivariable robuste; identification**Établissement recruteur**:
**Site web**:
The laboratory focuses on ten research themes including bioelectronics, cognitics, productics, signal and image, automatic, conception, reliability, nanoelectronics, waves, and organic. The laboratory emphasizes research where all the themes are interconnected.
The laboratory is at the forefront of technology, and its strong industrial partnerships enable IMS Bordeaux to be a major player in research in France.

**Description**:
**Contexte**:

- Le sujet s'inscrit dans le projet **GALOPin** (financé par l'Initiative d'Excellence de l'Université de Bordeaux) qui associe l'expertise des **praticiens hospitaliers** du CHU de Bordeaux en endocrinologie, anesthésie et hémodynamique, à celle des chercheurs (IMS, CNRS, U5218) en **automatique**. Les domaines scientifiques couverts par le projet de recherche **GALOPin** sont : la **modélisation mathématique**, les techniques d'**identification expérimentale** et la conception de **lois de commande robustes MIMO** (Multiple Input / Multiple Output). En réalité, la pratique clinique au cours d'une intervention chirurgicale implique un **problème d'allocation de commande **optimal pour délivrer plusieurs médicaments en fonction du patient et de l'intervention. Il s'agit d'une stratégie de contrôle en boucle fermée, une méthodologie mature dans l'ingénierie des systèmes complexes (aérospatiale, etc.), avec un grand potentiel pour **induire des temps de récupération plus rapides et réduire le risque de complications post-opératoires**. En particulier, le professeur OUATTARA a été le premier à souligner l'importance du contrôle peropératoire de la glycémie en chirurgie cardiaque [1], une préoccupation qui reste d'actualité [2].**Objectifs/méthodes**:

- L'objectif attendu de ce stage est de concevoir **une boucle fermée entièrement automatisée** pour contrôler le **dosage optimal** de plusieurs médicaments lors d'une anesthésie chirurgicale. Dans ce travail, la solution de contrôle robuste sera basée sur le **formalisme **_H_** **. Les résultats attendus sont i) la reproduction des résultats obtenus dans [3,4] pour le cas SISO (Single Input / Single Output) en utilisant des **simulateurs in silico** [5, 6], et ii) **l'extension de la solution au cas MIMO**. Une étude visant à intégrer les effets hyperglycémiques du stress et des médicaments pendant l'anesthésie [7] peut être envisagée pour fournir des perspectives significatives pour un **projet de doctorat**. Cette intégration pourrait être basée sur des modèles dynamiques glucose-insuline disponibles dans la littérature (simulateur UVA/Padova approuvé par la Food and Drug Administration (FDA) [8], modèle de Sorensen, etc.)- (In english)**Context**:
**Goal/methods**:

- The expected goal for this internship is to **design a fully automated closed loop** to control the **optimal dosage** of several drugs during anaesthesia for surgery. In this work, the robust control solution will be based on **H** formalism**. Expected outcomes are to **i)** reproduce the results obtained in [3,4] for SISO (Single Input / Single Output) case by using in silico simulators [5, 6], and **ii) extend solution to MIMO case**. An investigation to integrate the hyperglycaemic effects of stress and drugs during an anaesthesia [7] can be envisaged to provide significant **perspectives for a PhD project**. This integration could be based on glucose-insulin dynamic models available in the literature (UVA/Padova simulator approved by the Food and Drug Administration (FDA) [8], Sorensen model, etc.)- [1] Ouattara _et al_., Poor Intraoperative Blood Glucose Control Is Associated with, **Anesthesiology** (2005)- [2] Gerbaud _et al_., Glycaemic Variability and Hyperglycaemia as Prognostic Markers of Major**J. Clin. Med**. (2022)- [3] Caiado _et al_., Robust control of depth of anesthesia based on H design, **Arch. Of Cont. Sc.**, (2013)-
- [5] Ionescu _et al._: Open Source Patient Simulator for Design and Evaluation of**IEEE Access**, 9 (2021)- [6] Aubouin-Pairault _et al._: PAS: a Python Anesthesia Simulator for drug control **J. of Open Source Soft.**, (2023)- [7] Hispzer _et al_., A mathematical model of glucose metabolism in hospitalized with diabetes, Thesis, (2008).- [8] Dalla Man_ et al_, The UVA/Padova type 1 diabetes simulator: new features, **JDST**, 8(1): 26-34 (2014)**Profil**:
**Profil recherché**: 1) Commande robuste multivariable, 2) Modélisation Mat



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