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2 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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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
M0322021URL
