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3 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Apprentissage Automatique' 
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Titre : LES APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE DOMAINE DE LA SANTÉ Type de document : thèse Auteurs : Amine BENRAHHAL, Auteur Année de publication : 2021 Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage automatique Apprentissage profond Médecine Santé Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans le domaine
de la santé.
L'utilisation médicale de l’IA est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage
profond et du Big Data. Cela commence à avoir un impact important sur plusieurs niveaux.
Elle peut aider les médecins de différentes spécialités, à établir des diagnostics de plus en plus
précis, de prendre des décisions optimales, de choisir des traitements appropriés et de faire
des prédictions en se basant sur l’EHR et d’autres données du patient.
L’IA est également utilisée dans la chirurgie, dans son côté théorique par l’amélioration de la
qualité de formation, et dans le côté pratique par l’assistance du chirurgien voir par la
réalisation de façon autonome des gestes chirurgicaux simples tels que les sutures.
D’autres domaines médicaux bénéficient à leur tour de cette technologie, dans les soins
infirmiers et la réadaptation, l’IA, combinée à la robotique permet d’améliorer les capacités
motrices des patients souffrant de séquelles neurologiques, et d’aider les personnes âgées à
récupérer leur autonomie. Elle permet également de libérer les infirmières et les médecins des
tâches simples et de réduire leur charge de travail, ainsi ils vont consacrer plus de temps aux
patients qui ont vraiment besoin de leur expertise.
Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées
qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA
ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la confidentialité
et la sécurité des données seront aussi examinés dans cette thèse.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0902021 Président : EL HAFIDI.N Directeur : IBRAHIMI.A Juge : OUADGHIRI.M Juge : KISRA.M LES APPLICATIONS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE DOMAINE DE LA SANTÉ [thèse] / Amine BENRAHHAL, Auteur . - 2021.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Intelligence artificielle Apprentissage automatique Apprentissage profond Médecine Santé Résumé : L’objectif de notre travail est de faire une mise au point sur l’apport de l’IA dans le domaine
de la santé.
L'utilisation médicale de l’IA est rendue possible grâce au développement de l’apprentissage
profond et du Big Data. Cela commence à avoir un impact important sur plusieurs niveaux.
Elle peut aider les médecins de différentes spécialités, à établir des diagnostics de plus en plus
précis, de prendre des décisions optimales, de choisir des traitements appropriés et de faire
des prédictions en se basant sur l’EHR et d’autres données du patient.
L’IA est également utilisée dans la chirurgie, dans son côté théorique par l’amélioration de la
qualité de formation, et dans le côté pratique par l’assistance du chirurgien voir par la
réalisation de façon autonome des gestes chirurgicaux simples tels que les sutures.
D’autres domaines médicaux bénéficient à leur tour de cette technologie, dans les soins
infirmiers et la réadaptation, l’IA, combinée à la robotique permet d’améliorer les capacités
motrices des patients souffrant de séquelles neurologiques, et d’aider les personnes âgées à
récupérer leur autonomie. Elle permet également de libérer les infirmières et les médecins des
tâches simples et de réduire leur charge de travail, ainsi ils vont consacrer plus de temps aux
patients qui ont vraiment besoin de leur expertise.
Les limites actuelles, notamment le petit nombre d’études prospectives, les métriques utilisées
qui ne reflètent pas l’applicabilité clinique, les obstacles techniques liés à la science de l’IA
ainsi que les principaux cadres éthiques tels que la responsabilité, l’équité et la confidentialité
et la sécurité des données seront aussi examinés dans cette thèse.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0902021 Président : EL HAFIDI.N Directeur : IBRAHIMI.A Juge : OUADGHIRI.M Juge : KISRA.M Réservation
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Exemplaires
Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M0902021 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible M0902021-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible Documents numériques
M0902021URL
Titre : L’APPORT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA PRISE EN CHARGE DE L’UVEITE EN MEDECINE INTERNE Type de document : thèse Auteurs : Abbas GUENNOUN, Auteur Année de publication : 2021 Langues : Français (fre) Mots-clés : Big Data Uvéite Intelligence artificielle Apprentissage automatique Résumé : Objectifs : - Intégrer les outils de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale.
- Démontrer l’apport de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de
l’apprentissage automatique dans le diagnostic de l’uvéite par le développement d’un modèle
expérimental.
Matériels et méthodes : L’objectif dans le développement de ce modèle expérimental
est de faire apprendre à différents algorithmes d’apprentissage automatique supervisé à
générer une liste de diagnostic différentiel de l’uvéite à partir des dossiers médicaux des
patients ayant été hospitalisés et dont le diagnostic étiologique est connu. Due à
l’indisponibilité d’une telle base de données dans notre hôpital, nous simulons une population
de 100 patients en se basant sur les étiologies les plus fréquentes de notre région, et les
différents critères de l’uvéite en fonction de ces étiologies selon la littérature. Nous essayons
trois types d’algorithmes d’apprentissage automatique supervisé (réseau de neurones
artificiels, forêt aléatoire et une machine à vecteur de support).
Résultats : Le modèle basé sur le réseau de neurones artificiels (apprentissage profond)
obtient les meilleures mesures de performance. Ce dernier est capable de classifier un
nouveau patient dans une des étiologies sélectionnées et de proposer une liste des diagnostics
en fonction de leur probabilité. Lorsque le modèle est appliqué sur un nouveau patient, le
diagnostic correct est généré parmi les trois premiers diagnostics de la liste.
Conclusion : L’intelligence artificielle peut présenter un réel apport dans la prise en
charge de l’uvéite en particulier et dans la pratique médicale en générale.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0322021 Président : SEKKACH.Y Directeur : FATIHI.J Juge : AMMOURI.W Juge : MOUZARI.Y Juge : JIRA.M L’APPORT DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LA PRISE EN CHARGE DE L’UVEITE EN MEDECINE INTERNE [thèse] / Abbas GUENNOUN, Auteur . - 2021.
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Big Data Uvéite Intelligence artificielle Apprentissage automatique Résumé : Objectifs : - Intégrer les outils de l’intelligence artificielle dans la pratique médicale.
- Démontrer l’apport de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement de
l’apprentissage automatique dans le diagnostic de l’uvéite par le développement d’un modèle
expérimental.
Matériels et méthodes : L’objectif dans le développement de ce modèle expérimental
est de faire apprendre à différents algorithmes d’apprentissage automatique supervisé à
générer une liste de diagnostic différentiel de l’uvéite à partir des dossiers médicaux des
patients ayant été hospitalisés et dont le diagnostic étiologique est connu. Due à
l’indisponibilité d’une telle base de données dans notre hôpital, nous simulons une population
de 100 patients en se basant sur les étiologies les plus fréquentes de notre région, et les
différents critères de l’uvéite en fonction de ces étiologies selon la littérature. Nous essayons
trois types d’algorithmes d’apprentissage automatique supervisé (réseau de neurones
artificiels, forêt aléatoire et une machine à vecteur de support).
Résultats : Le modèle basé sur le réseau de neurones artificiels (apprentissage profond)
obtient les meilleures mesures de performance. Ce dernier est capable de classifier un
nouveau patient dans une des étiologies sélectionnées et de proposer une liste des diagnostics
en fonction de leur probabilité. Lorsque le modèle est appliqué sur un nouveau patient, le
diagnostic correct est généré parmi les trois premiers diagnostics de la liste.
Conclusion : L’intelligence artificielle peut présenter un réel apport dans la prise en
charge de l’uvéite en particulier et dans la pratique médicale en générale.Numéro (Thèse ou Mémoire) : M0322021 Président : SEKKACH.Y Directeur : FATIHI.J Juge : AMMOURI.W Juge : MOUZARI.Y Juge : JIRA.M Réservation
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Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M0322021 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible M0322021-1 WA Thèse imprimé Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2021 Disponible Documents numériques
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Titre : THR CURRENT APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE OPERATING ROOM THEATRE Type de document : texte imprimé Auteurs : NADIR HOUDA; D: ABOU ELALAA KHALIL*; J: AIT ALI ABDELMOUNAIM*;BENTALHA AZIZA;BENSGHIR MUSTAPHA*; ;; P: ABOU ELALAA KHALIL* Année de publication : 2025 ISBN/ISSN/EAN : M0672025 Mots-clés : Intelligence Artificielle Artificial Intelligence الذكاء الاصطناعي Bloc Opératoire Operating Room غرفة العمليات Apprentissage Automatique Machine Learning التعلم الآلي Traitement du Langage Naturel Natural Language Processing معالجة اللغة الطبيعية Robotique Chirurgicale Surgical Robotics الروبوتات الجراحية Résumé : L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le bloc opératoire constitue une évolution majeure en médecine moderne, visant à améliorer les résultats chirurgicaux et à optimiser la prestation des soins de santé. Cette thèse examine les multiples applications de l’IA dans le bloc opératoire, en abordant la planification préopératoire, les procédures intra opératoires et les soins postopératoires. Grâce à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique, de traitement du langage naturel et d’analytique prédictive, les technologies basées sur l’IA ont démontré leur efficacité dans l’amélioration de la précision chirurgicale, de la prise de décision et des résultats pour les patients. L’étude met en avant des avancées majeures telles que la chirurgie robotique assistée par IA, l’analyse de données en temps réel et les soins postopératoires personnalisés, tout en abordant les défis éthiques et réglementaires, notamment la confidentialité des données des patients, les biais algorithmiques et la sécurité des données. Par ailleurs, la thèse explore le rôle de l’IA dans l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, l’optimisation des ressources et la formation chirurgicale, offrant ainsi un aperçu exhaustif de son potentiel à transformer les pratiques chirurgicales. Enfin, des recommandations pour des recherches futures et des stratégies d’implémentation sont proposées, mettant en avant l’importance de la collaboration pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans le BO.
The integration of artificial intelligence (AI) in the operating room (OR) represents a transformative advancement in modern medicine, aimed at enhancing surgical outcomes and optimizing healthcare delivery. This thesis explores the multifaceted applications of AI in the OR, encompassing preoperative planning, intraoperative procedures, and postoperative care. By leveraging machine learning algorithms, natural language processing, and predictive analytics, AI technologies have shown promise in improving surgical precision, decision-making, and patient outcomes. The study highlights key advancements such as AI-driven robotic surgery, real-time data analysis, and personalized postoperative care, while addressing ethical and regulatory challenges, including patient privacy, algorithmic bias, and data security. Additionally, the thesis examines the role of AI in operational efficiency, resource optimization, and surgical training, providing a comprehensive overview of its potential to revolutionize surgical practices. Recommendations for future research and implementation strategies are discussed, emphasizing the need for collaboration to realize the full potential of AI in the OR.
تتناول هذه الأطروحة الاستخدامات المتعددة للذكاء الاصطناعي في غرفة العمليات، بما يشمل التخطيط قبل الجراحة، العمليات أثناء الجراحة، والرعاية بعد الجراحة تعتمد الأطروحة على خوارزميات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتحليل التنبؤي، حيث أثبتت تقنيات الذكاء الاصطناعي قدرتها على تحسين دقة العمليات الجراحية، تعزيز اتخاذ القرار، وتحسين نتائج المرضى تسلط الدراسة الضوء على التطورات الرئيسية مثل الجراحة الروبوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحليل البيانات في الوقت الفعلي، وتقديم الرعاية الشخصية بعد الجراحة، مع تناول التحديات الأخلاقية والتنظيمية، بما في ذلك خصوصية المرضى، التحيزات الخوارزمية، وأمن البيانات علاوة على ذلك، تستكشف الأطروحة دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة التشغيلية، إدارة الموارد، وتدريب الكوادر الجراحية، مما يوفر رؤية شاملة حول إمكانياته في تغيير الممارسات الجراحية وأخيراً، تقدم الأطروحة توصيات للبحث المستقبلي واستراتيجيات التنفيذ، مع التركيز على أهمية التعاون لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في غرفة العملياتTHR CURRENT APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE OPERATING ROOM THEATRE [texte imprimé] / NADIR HOUDA; D: ABOU ELALAA KHALIL*; J: AIT ALI ABDELMOUNAIM*;BENTALHA AZIZA;BENSGHIR MUSTAPHA*; ;; P: ABOU ELALAA KHALIL* . - 2025.
ISSN : M0672025
Mots-clés : Intelligence Artificielle Artificial Intelligence الذكاء الاصطناعي Bloc Opératoire Operating Room غرفة العمليات Apprentissage Automatique Machine Learning التعلم الآلي Traitement du Langage Naturel Natural Language Processing معالجة اللغة الطبيعية Robotique Chirurgicale Surgical Robotics الروبوتات الجراحية Résumé : L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le bloc opératoire constitue une évolution majeure en médecine moderne, visant à améliorer les résultats chirurgicaux et à optimiser la prestation des soins de santé. Cette thèse examine les multiples applications de l’IA dans le bloc opératoire, en abordant la planification préopératoire, les procédures intra opératoires et les soins postopératoires. Grâce à l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique, de traitement du langage naturel et d’analytique prédictive, les technologies basées sur l’IA ont démontré leur efficacité dans l’amélioration de la précision chirurgicale, de la prise de décision et des résultats pour les patients. L’étude met en avant des avancées majeures telles que la chirurgie robotique assistée par IA, l’analyse de données en temps réel et les soins postopératoires personnalisés, tout en abordant les défis éthiques et réglementaires, notamment la confidentialité des données des patients, les biais algorithmiques et la sécurité des données. Par ailleurs, la thèse explore le rôle de l’IA dans l’amélioration de l’efficacité opérationnelle, l’optimisation des ressources et la formation chirurgicale, offrant ainsi un aperçu exhaustif de son potentiel à transformer les pratiques chirurgicales. Enfin, des recommandations pour des recherches futures et des stratégies d’implémentation sont proposées, mettant en avant l’importance de la collaboration pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA dans le BO.
The integration of artificial intelligence (AI) in the operating room (OR) represents a transformative advancement in modern medicine, aimed at enhancing surgical outcomes and optimizing healthcare delivery. This thesis explores the multifaceted applications of AI in the OR, encompassing preoperative planning, intraoperative procedures, and postoperative care. By leveraging machine learning algorithms, natural language processing, and predictive analytics, AI technologies have shown promise in improving surgical precision, decision-making, and patient outcomes. The study highlights key advancements such as AI-driven robotic surgery, real-time data analysis, and personalized postoperative care, while addressing ethical and regulatory challenges, including patient privacy, algorithmic bias, and data security. Additionally, the thesis examines the role of AI in operational efficiency, resource optimization, and surgical training, providing a comprehensive overview of its potential to revolutionize surgical practices. Recommendations for future research and implementation strategies are discussed, emphasizing the need for collaboration to realize the full potential of AI in the OR.
تتناول هذه الأطروحة الاستخدامات المتعددة للذكاء الاصطناعي في غرفة العمليات، بما يشمل التخطيط قبل الجراحة، العمليات أثناء الجراحة، والرعاية بعد الجراحة تعتمد الأطروحة على خوارزميات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتحليل التنبؤي، حيث أثبتت تقنيات الذكاء الاصطناعي قدرتها على تحسين دقة العمليات الجراحية، تعزيز اتخاذ القرار، وتحسين نتائج المرضى تسلط الدراسة الضوء على التطورات الرئيسية مثل الجراحة الروبوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحليل البيانات في الوقت الفعلي، وتقديم الرعاية الشخصية بعد الجراحة، مع تناول التحديات الأخلاقية والتنظيمية، بما في ذلك خصوصية المرضى، التحيزات الخوارزمية، وأمن البيانات علاوة على ذلك، تستكشف الأطروحة دور الذكاء الاصطناعي في تحسين الكفاءة التشغيلية، إدارة الموارد، وتدريب الكوادر الجراحية، مما يوفر رؤية شاملة حول إمكانياته في تغيير الممارسات الجراحية وأخيراً، تقدم الأطروحة توصيات للبحث المستقبلي واستراتيجيات التنفيذ، مع التركيز على أهمية التعاون لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في غرفة العملياتRéservation
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Code barre Cote Support Localisation Section Disponibilité M0672025 $r non conforme -- Unité des Thèses et Mémoires ThèsesMéd2025 Disponible
