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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)
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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
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