KAYEMBE MWIMBI DAVID

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KAYEMBE MWIMBI DAVID

Professeur Associé (P.A) / (ASSOCIATED PROFESSOR)
Sciences de base

sexe
Masculin
Adresse email
drdavidkayembe@yahoo.com
Email institutionnel
Non défini
Phone
0828427232
Faculté

Médecine buco-dentaire

Département

Sciences de base

Grade

Professeur Associé (P.A) / (ASSOCIATED PROFESSOR)

Titre académique:

DOCTORAT (Ph.D)

Statut:

interne

Dernier acte de nomination/promotion :

ARRETE MINISTERIEL N* 188 MINESURSI/CAB.MIN/SASM/MMK..

Adresse Bureau

FACULTE DE MÉDECINE ONCOLOGUE MEDICAL UNIVERSITY OF KINSHASA (UNIKIN)


RECHERCHE

Domaines de recherche :

Oncologie Médicale ( Recherche sur le cancer de la tete et cou, cancer du sein, cancer des poumons, cancer de la prostate, lymphome & En Chirurgie Orale et Maxillo Faciale & Oncologie tête et cou

Thème de recherche :

1) " Dernières avancées en Oncologie médicale : recherche et perspectives dans la prise en charge des cancers " (Cancer tête et cou, cancer des poumons/Adenocarcinome pulmonaire non à petite cellules, cancer du sein, col uterin, cancer de la prostate, Lymphome de burkitt, Lymphome hodgekinien et non-hodgekinien, osteosarcome, Osteoradionecrose, Adenocarcinome non à petite cellules et à petite cellules pulmonaires, carcinome épidermoide oropharyx, de la langue, le melanoma... 2) Laboratoire des recherches: laboratoire de recherche des essais cliniques, randomisés, exposés de Zhejiang University en R. P. Chine 3) L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ( AI ) ET L'ANALYSE DES BIG DATA : L'Intelligence Artificielle et l'Analyse des Big Data ouvrent de nouvelles perspectives pour l'optimisation des traitements anti-cancereux ( en Oncologie Médicale ). IA transforme l'oncologie Médicale en 2025 en améliorant le diagnostic, la prediction therapeutique, la personalisation des soins et l'organisation des parcours des patients souffrants des cancers. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser de tastes ensembles de données cliniques, genomiques et d'imagerie pour identifier des patterns prédictifs de réponse aux traitements. Ces outils prometteurs pourraient à terme aider les Oncologues à prendre des decisions thérapeutiques plus précises, en prédisant l'éfficacité et la toxicité des traitements pour chaque patient. L'IA pourrait également accélerer la découverte de nouvelles cibles thérapeutiques et optimiser la conception des essais cliniques. 3) Progrès Sur la Thérapie Ciblée et sur les anticorps conjugués ( ADC) 4) Progrès sur L'IMMUNOTHERAPIE 5) CART t-cells et Thérapie cellulaire adoptive 6) LA CHIMIOTHERAPIE NEOADJUVANTE 7) L'HORMONOTHERAPIE CANCER TRIPLE NEGATIF DU SEIN; CANCER DE POUMONS ( ADENOCARCINOME NON A PETITE CELLULES CANCER DE LA PROSTATE, DE VESSIE, VESICULE BILLIAIRE, PANCREAS, CANCER DU COL UTERIN LE MELANOME

Axes transversaux : Sécurité alimentaire, santé, résilience, créativité socio-économique,Santé,Interactions moléculaires, analyses moléculaires, alimentation et compositions chimiques,Éducation, comportements individuels et sociaux, gestion des ressources humaines, psychologie, pathologies comportementales,Modélisations, Intelligence Artificielle, Réseaux, Statistiques et Informatique,imagerie medicale,santé de la population, changement social et genre,sociologie de la santé et de la maladie; histoire de la santé et de la maladie ONCOLOGIE MÉDICALE, RADIOTHERAPIE

Centres/Ecoles/Laboratoire de recherches de l'UNIKIN:

Autres Réseaux scientifiques et communautés savantes:


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