Une approche basée sur les SMA et méta-heuristique pour la prédiction (PHM) médicale

Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle (IA) ne cesse de révolutionner le monde. Elle est intégrée dans plusieurs secteurs tels que l’économie, l’industrie, la biologie, la médecine, etc. L’utilisation de l’IA dans en médecine présente un grand intérêt pour les chercheurs qui exploitent l’approche prédictive pour son importance dans la prise de décision. Elle ouvre des perspectives prometteuses pour améliorer la qualité des soins au profit du patient à travers une prise en charge personnalisée, une bonne détection des symptômes et une exploitation des résultats d’analyse (imagerie médicale, rapports médicaux, tests sanguins,etc.) pour un meilleur diagnostic. Cependant, malgré l’impact positif de l’IA sur le secteur sanitaire, elle est confrontée à de nombreux challenges notamment, la manipulation des big data, la diversité des offres de soins, la durée du diagnostic, la complexité et la hausse des coûts de traitement. La médecine prédictive vise à déterminer la probabilité d’atteindre une maladie, à prédire la récidive, le taux de létalité et la propagation d’une maladie dans une zone. L’application des technologies telles que la biotechnologie, la génomique et les techniques de l’IA (IoT, SMA, apprentissage automatique, etc.) peuvent améliorer la modélisation distribuée des systèmes intelligents et les méthodes de classification. L’objectif principal de cette étude est de proposer une approche intelligente pour : • améliorer la qualité du diagnostic médical et la détection des pathologies en permettant d’éviter de soumettre les patients à des examens intrusifs; • définir des stratégies thérapeutiques plus adaptées aux situations des patients; • optimiser les parcours de soins (détection précoce, gain de temps, coûts, etc.). Le cancer du sein est l’une des causes les plus fréquentes de décès chez la femme. De plus, au courant des trois dernières années, l’apparition de la pandémie Covid-19 a laissé un impact négatif sur des milliers de personnes dans le monde. Cette crise sanitaire a également donné un dur coup à l’évolution de l’économie au niveau mondial. L’application de nos objectifs pour la prise en charge de ces deux pathologies constitue un segment important de ce projet, sachant que la quantité et la qualité des données disponibles sont des éléments clés sur les applications de l’IA en santé

Breast cancer classification using machine learning techniques: a comparative study

Background: The second leading deadliest disease affecting women worldwide, after  lung cancer, is breast cancer. Traditional approaches for breast cancer diagnosis suffer from time consumption and some human errors in classification. To deal with this problems, many research works based on machine learning techniques are proposed.  These approaches show  their effectiveness in data classification in many fields, especially in healthcare.      Methods: In this cross sectional study, we conducted a practical comparison between the most used machine learning algorithms in the literature. We applied kernel and linear support vector machines, random forest, decision tree, multi-layer perceptron, logistic regression, and k-nearest neighbors for breast cancer tumors classification.  The used dataset is  Wisconsin diagnosis Breast Cancer. Results: After comparing the machine learning algorithms efficiency, we noticed that multilayer perceptron and logistic regression gave  the best results with an accuracy of 98% for breast cancer classification.       Conclusion: Machine learning approaches are extensively used in medical prediction and decision support systems. This study showed that multilayer perceptron and logistic regression algorithms are  performant  ( good accuracy specificity and sensitivity) compared to the  other evaluated algorithms

An Improved Model for Breast Cancer Diagnosis by Combining PCA and Logistic Regression Techniques

Abstract: Breast cancer is weighed one of the most life-threatening illnesses confronting women. It happens when the multiplication of cells in breast tissue is uncontrollable. Several studies have been performed in the healthcare field for early breast cancer diagnosis. However, traditional methods can generate incomplete or misleading outcomes. To overcome these limitations, computer-aided diagnosis (CAD) systems are extensively exploited in the healthcare domain. It is designed to improve accuracy, decrease complexity, and reduce misclassification costs. The goal of this study is to present a breast cancer CAD system based on combining the Principal Component Analysis (PCA) method for feature reduction and Logistic Regression (LR) for BC tumors classification. The experiments have been conducted on Wisconsin Diagnosis Breast Cancer (WDBC) and Wisconsin Original Breast Cancer (WOBC) datasets from UCI repository using different training and testing subsets. Moreover, we carried out extensive comparisons of our approach with other existing approaches. Multiple metrics like precision, F1 score, recall, accuracy, and Area Under Curve (AUC) were used in this study. Experimental results indicate that the proposed approach records a remarkable performance rate with an accuracy of 1.00 and 0.98 for WDBC and WOBC respectively and outperforms the previous works by decreasing the number of features, improving the data quality, and reducing the response time.16 página

دور الصكوك الإسلامية في تمويل خدمات التحصين من الأوبئة -صكوك التحصين أنموذجا

     تهدف الدراسة إلى بيان حقيقة الصكوك الإسلامية كأداة استثمارية تدر عوائد اقتصادية واجتماعية تساهم في تمويل الخدمات الصحية، وذلك بناء على النظر في ماهية صكوك التحصين الإسلامية التي يُصدرها مرفق التمويل الدولي للتحصين (IFFIm) ودورها في دعم خدمات التطعيم والتحصين ضد الامراض والأوبئة في البلدان الفقيرة.      انتهجت الدراسة بصفة رئيسة المنهج الوصفي التحليلي في معالجة جزئياتها، وقد خلصت إلى أن استثمار حصيلة هذه الصكوك بصيغة المرابحة يلعب دورا مهما في تمويل خدمات التحصين من الأوبئة، من خلال العائد الذي لا يتأثر معدله بتقلبات أسعار الفائدة، مما يزيد حتما من ثقة المتعاملين بهذا النوع من الصكوك وزيادة الطلب عليها.   

INFLUENCE DE LA CONCENTRATION DE SUFENTANIL SUR LES BESOINS EN PROPOFOL ET LE REVEIL AU COURS DE LA CHIRURGIE THYROIDIENNE

PARIS-BIUM (751062103) / SudocCentre Technique Livre Ens. Sup. (774682301) / SudocSudocFranceF

Epidemioloy, treatment and results of peroprosthetic fractures following total knee arthroplasty (a retrospective study about 105 cases)

International audienc

Faut-il proposer systématiquement un délai de réflexion au patient avant une intervention en chirurgie orthopédique ? Étude prospective à propos de 52 patients

International audienceTo assess the needed period of reflection,Le but de ce travail est d’analyser la notion de « délai de réflexion

Fractures sur prothèses totales de genou : une pathologie traumatique d’avenir. A propos de 105 cas

International audienc