Rôle des données, informations et connaissances dans la construction de scénarios médicaux

Apprentissage artificiel : acquis, limites et enjeux

L’apprentissage artificiel est une activité circulaire, extrayant des connaissances à partir des observations disponibles et utilisant ces connaissances pour chercher de nouvelles informations, ou décrire différemment les observations. Dans cet article de synthèse, nous nous intéressons essentiellement à la construction de connaissances, règles ou modèles, à partir de données. Les acquis majeur...

Etablissement de l'immunité et élaboration des anticorps neutralisants et agglutinants, chez le lapin, par injection de virus de la vaccine incorporé dans les vaccins associés. Rôle des injections de rappel

Formalisation et Construction d'une Ontologie dans le Domaine des Infections Orthopédiques

Résumé : Le diagnostic des infections orthopédiques est un processus complexe, long, fastidieux et coûteux. Sa complexité vient du fait que beaucoup d’infections peuvent prendre plusieurs mois pour se développer. Dans le cas d’infections aigües, une réaction rapide est nécessaire pour endiguer le mal. Le diagnostic d’infections orthopédiques implique une approche pluridisciplinaire car elle néc...

Intégration interactive de contraintes pour la réduction de dimensions et la visualisation

Résumé. Il existe aujourd’hui de nombreuses méthodes de réduction de dimensions, que ce soit dans un cadre supervisé ou non supervisé. L’un des intérêts de ces méthodes est de pouvoir visualiser les données, avec pour objectif que les objets qui apparaissent "visuellement" proches soient similaires, dans un sens qui correspond aux connaissances d’un expert du domaine ou qui soit conforme aux in...

Apprentissage de scénarios à partir de séries temporelles multivariées

La construction automatique de scénarios à partir des signaux (séries temporelles) produits par les appareils de surveillance de patients en anesthésie réanimation est le premier pas vers l’élaboration de systèmes de monitoring intelligent. Mais dans ce contexte, les connaissances a priori ne sont pas suffisantes pour orienter efficacement un apprentissage à partir des données complexes que son...