La confiance est dans l'air ! Application à l'identification des parcours hospitaliers

National audienceL'extraction de motifs séquentiels permet d'identifier les séquences fréquentes d'événements ordonnés. Afin de résoudre le problème du grand nombre de motifs obtenus, nous proposons l'extension pour les motifs séquentiels de la confiance, mesure d'intérêt utilisée classiquement pour sélectionner les règles d'association. Dans cet article, après avoir présenté les données, nous définirons formellement la notion de confiance appliquée aux motifs séquentiels. Nous appliquerons cette mesure pour identifier des trajectoires hospitalières, représentées par les motifs séquentiels, dans des données issues du PMSI (Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information). Nous nous sommes focalisés sur un cas d'étude hospitalière : l'infarctus du myocarde (IM), et notamment la prédiction de la trajectoire des patients ayant eu un IM entre 2009 et 2013. Les résultats obtenus ont été soumis à un spécialiste pour discussion et validation

Overview of the diagnostic value of biochemical markers of liver fibrosis (FibroTest, HCV FibroSure) and necrosis (ActiTest) in patients with chronic hepatitis C

BACKGROUND: Recent studies strongly suggest that due to the limitations and risks of biopsy, as well as the improvement of the diagnostic accuracy of biochemical markers, liver biopsy should no longer be considered mandatory in patients with chronic hepatitis C. In 2001, FibroTest ActiTest (FT-AT), a panel of biochemical markers, was found to have high diagnostic value for fibrosis (FT range 0.00–1.00) and necroinflammatory histological activity (AT range 0.00–1.00). The aim was to summarize the diagnostic value of these tests from the scientific literature; to respond to frequently asked questions by performing original new analyses (including the range of diagnostic values, a comparison with other markers, the impact of genotype and viral load, and the diagnostic value in intermediate levels of injury); and to develop a system of conversion between the biochemical and biopsy estimates of liver injury. RESULTS: A total of 16 publications were identified. An integrated database was constructed using 1,570 individual data, to which applied analytical recommendations. The control group consisted of 300 prospectively studied blood donors. For the diagnosis of significant fibrosis by the METAVIR scoring system, the areas under the receiver operating characteristics curves (AUROC) ranged from 0.73 to 0.87. For the diagnosis of significant histological activity, the AUROCs ranged from 0.75 to 0.86. At a cut off of 0.31, the FT negative predictive value for excluding significant fibrosis (prevalence 0.31) was 91%. At a cut off of 0.36, the ActiTest negative predictive value for excluding significant necrosis (prevalence 0.41) was 85%. In three studies there was a direct comparison in the same patients of FT versus other biochemical markers, including hyaluronic acid, the Forns index, and the APRI index. All the comparisons favored FT (P < 0.05). There were no differences between the AUROCs of FT-AT according to genotype or viral load. The AUROCs of FT-AT for consecutive stages of fibrosis and grades of necrosis were the same for both moderate and extreme stages and grades. A conversion table was constructed between the continuous FT-AT values (0.00 to 1.00) and the expected semi-quantitative fibrosis stages (F0 to F4) and necrosis grades (A0 to A3). CONCLUSIONS: Based on these results, the use of the biochemical markers of liver fibrosis (FibroTest) and necrosis (ActiTest) can be recommended as an alternative to liver biopsy for the assessment of liver injury in patients with chronic hepatitis C. In clinical practice, liver biopsy should be recommended only as a second line test, i.e., in case of high risk of error of biochemical tests

Conversion de l'énergie éolienne en énergie calorifique, conception d'une turbine éolienne

Le contenu de ce mémoire rend compte de la conception d'une turbine éolienne rapide afin de convertir l'énergie contenue dans le vent en chaleur. Un convertisseur hydrothermique a été testé séparément, les résultats d'essais ont confirmé les très bons rendements prévus, et la turbine a alors été construite en fonction du convertisseur. Une étude aérodynamique a permis de déterminer la puissance fournie par une hélice bipale de trois pieds de diamètre. Le modèle mathématique qui en découle, a été optimisé par l'étude séparée de chaque paramètre et les résultats théoriques ont été calculés sur l'ordinateur IBM-360. La construction de l'hélice a été entreprise conformément au modèle mathématique avec de plus une étude de résistance des matériaux et des essais ont été effectués au laboratoire. La comparaison des résultats d'essais avec les résultats théoriques nous a montré que le principe fondamental de transformation d'énergie est bon mais que certaines hypothèses aérodynamiques devraient être révisées et qu'une amélioration de la construction du convertisseur devrait avoir lieu avant de passer à la construction d'une hélice de 10 pieds environ, suite logique de cette étude

Classification automatique de textes par réseaux de neurones profonds : application au domaine de la santé

This Ph.D focuses on the analysis of textual data in the health domain and in particular on the supervised multi-class classification of data from biomedical literature and social media.One of the major difficulties when exploring such data by supervised learning methods is to have a sufficient number of data sets for models training. Indeed, it is generally necessary to label manually the data before performing the learning step. The large size of the data sets makes this labellisation task very expensive, which should be reduced with semi-automatic systems.In this context, active learning, in which the Oracle intervenes to choose the best examples to label, is promising. The intuition is as follows: by choosing the smartly the examples and not randomly, the models should improve with less effort for the oracle and therefore at lower cost (i.e. with less annotated examples). In this PhD, we will evaluate different active learning approaches combined with recent deep learning models.In addition, when small annotated data set is available, one possibility of improvement is to artificially increase the data quantity during the training phase, by automatically creating new data from existing data. More precisely, we inject knowledge by taking into account the invariant properties of the data with respect to certain transformations. The augmented data can thus cover an unexplored input space, avoid overfitting and improve the generalization of the model. In this Ph.D, we will propose and evaluate a new approach for textual data augmentation.These two contributions will be evaluated on different textual datasets in the medical domain.Cette thèse porte sur l'analyse de données textuelles dans le domaine de la santé et en particulier sur la classification supervisée multi-classes de données issues de la littérature biomédicale et des médias sociaux.Une des difficultés majeures lors de l'exploration de telles données par des méthodes d'apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d'exemples pour l'entraînement des modèles. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l'étape d'apprentissage. La taille importante des jeux de données rend cette tâche de catégorisation très coûteuse, qu'il convient de réduire par des systèmes semi-automatiques.Dans ce contexte, l’apprentissage actif, pendant lequel l’oracle intervient pour choisir les meilleurs exemples à étiqueter, s’avère prometteur. L’intuition est la suivante : en choisissant les exemples intelligemment et non aléatoirement, les modèles devraient s’améliorer avec moins d’efforts pour l’oracle et donc à moindre coût (c’est-a-dire avec moins d’exemples annotés). Dans cette thèse, nous évaluerons différentes approches d’apprentissage actif combinées avec des modèles d’apprentissage profond récents.Par ailleurs, lorsque l’on dispose de peu de données annotées, une possibilité d’amélioration est d’augmenter artificiellement la quantité de données pendant la phase d’entraînement du modèle, en créant de nouvelles données de manière automatique à partir des données existantes. Plus précisément, il s’agit d’injecter de la connaissance en tenant compte des propriétés invariantes des données par rapport à certaines transformations. Les données augmentées peuvent ainsi couvrir un espace d’entrée inexploré, éviter le sur-apprentissage et améliorer la généralisation du modèle. Dans cette thèse, nous proposerons et évaluerons une nouvelle approche d'augmentation de données textuelles

Automatic classification of texts by deep neural networks : application to the field of health

Cette thèse porte sur l'analyse de données textuelles dans le domaine de la santé et en particulier sur la classification supervisée multi-classes de données issues de la littérature biomédicale et des médias sociaux.Une des difficultés majeures lors de l'exploration de telles données par des méthodes d'apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d'exemples pour l'entraînement des modèles. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l'étape d'apprentissage. La taille importante des jeux de données rend cette tâche de catégorisation très coûteuse, qu'il convient de réduire par des systèmes semi-automatiques.Dans ce contexte, l’apprentissage actif, pendant lequel l’oracle intervient pour choisir les meilleurs exemples à étiqueter, s’avère prometteur. L’intuition est la suivante : en choisissant les exemples intelligemment et non aléatoirement, les modèles devraient s’améliorer avec moins d’efforts pour l’oracle et donc à moindre coût (c’est-a-dire avec moins d’exemples annotés). Dans cette thèse, nous évaluerons différentes approches d’apprentissage actif combinées avec des modèles d’apprentissage profond récents.Par ailleurs, lorsque l’on dispose de peu de données annotées, une possibilité d’amélioration est d’augmenter artificiellement la quantité de données pendant la phase d’entraînement du modèle, en créant de nouvelles données de manière automatique à partir des données existantes. Plus précisément, il s’agit d’injecter de la connaissance en tenant compte des propriétés invariantes des données par rapport à certaines transformations. Les données augmentées peuvent ainsi couvrir un espace d’entrée inexploré, éviter le sur-apprentissage et améliorer la généralisation du modèle. Dans cette thèse, nous proposerons et évaluerons une nouvelle approche d'augmentation de données textuelles.This Ph.D focuses on the analysis of textual data in the health domain and in particular on the supervised multi-class classification of data from biomedical literature and social media.One of the major difficulties when exploring such data by supervised learning methods is to have a sufficient number of data sets for models training. Indeed, it is generally necessary to label manually the data before performing the learning step. The large size of the data sets makes this labellisation task very expensive, which should be reduced with semi-automatic systems.In this context, active learning, in which the Oracle intervenes to choose the best examples to label, is promising. The intuition is as follows: by choosing the smartly the examples and not randomly, the models should improve with less effort for the oracle and therefore at lower cost (i.e. with less annotated examples). In this PhD, we will evaluate different active learning approaches combined with recent deep learning models.In addition, when small annotated data set is available, one possibility of improvement is to artificially increase the data quantity during the training phase, by automatically creating new data from existing data. More precisely, we inject knowledge by taking into account the invariant properties of the data with respect to certain transformations. The augmented data can thus cover an unexplored input space, avoid overfitting and improve the generalization of the model. In this Ph.D, we will propose and evaluate a new approach for textual data augmentation.These two contributions will be evaluated on different textual datasets in the medical domain

Experimental Study Of An Ejector Refrigeration System

The aim of the present work is to experimentally study the possibility of improving the energy efficiency of a vapour compression refrigeration system where a two-phase ejector replaces the expansion valve. A test bench using refrigerant R134a was designed and built which functions in both the conventional mode and in ejector mode. The primary nozzle of the ejector was equipped with a double throat, having an adjustable area for the first throat and a fixed area for the second throat. Experimental results showed an improvement of 11% in the coefficient of performance (COP) in ejector mode as compared with the conventional mode. The role of the double throat in the primary nozzle as well as the behaviour of the pressure ratio and entrainment ratio parameters are discussed. A modified ejector refrigeration system using two evaporators is proposed as a means of improving the control stability and addressing the separator effectiveness limitations

Conversion de l'énergie éolienne en énergie calorifique, conception d'une turbine éolienne

Le contenu de ce mémoire rend compte de la conception d'une turbine éolienne rapide afin de convertir l'énergie contenue dans le vent en chaleur. Un convertisseur hydrothermique a été testé séparément, les résultats d'essais ont confirmé les très bons rendements prévus, et la turbine a alors été construite en fonction du convertisseur. Une étude aérodynamique a permis de déterminer la puissance fournie par une hélice bipale de trois pieds de diamètre. Le modèle mathématique qui en découle, a été optimisé par l'étude séparée de chaque paramètre et les résultats théoriques ont été calculés sur l'ordinateur IBM-360. La construction de l'hélice a été entreprise conformément au modèle mathématique avec de plus une étude de résistance des matériaux et des essais ont été effectués au laboratoire. La comparaison des résultats d'essais avec les résultats théoriques nous a montré que le principe fondamental de transformation d'énergie est bon mais que certaines hypothèses aérodynamiques devraient être révisées et qu'une amélioration de la construction du convertisseur devrait avoir lieu avant de passer à la construction d'une hélice de 10 pieds environ, suite logique de cette étude

Numerical Simulation of the Starting Flow Down a Step

The starting flow down a step in an open channel is simulated using a vortex method. A mixed Eulerian-Lagrangian scheme based on the vortex-in-cell algorithm and random walk diffusion is used with a non-uniform mesh. The comparison of numerical and experimental instantaneaous streamline plots show good agreement, especially for early stages of the flow development. It is also shown that, during intermediate stages of the flow development and for the range of Reynolds numbers investigated, the distance from the step to the reattachment point of the main vorticity domain increases linearly with the dimensionless time. Again, good agreement is obtained between experimental data and computed solutions. 1 Introduction The random vortex method (RVM), proposed by Chorin [4], was initially developed as a grid-free, full-Lagrangian method. In the RVM, the vorticity field is discretized among N vortex elements in which the vorticity is distributed according to a radially symmetric core function..

Numerical simulation of the starting flow down a step

The starting flow down a step in an open channel is simulated using a vortex method. A mixed Eulerian-Lagrangian scheme based on the vortex-in-cell algorithm and random walk diffusion is used with a non-uniform mesh. The comparison of numerical and experimental instantaneaous streamline plots show good agreement, especially for early stages of the flow development. It is also shown that, during intermediate stages of the flow development and for the range of Reynolds numbers investigated, the distance from the step to the reattachment point of the main vorticity domain increases linearly with the dimensionless time. Again, good agreement is obtained between experimental data and computed solutions

Suivi nutritionnel de patients VIH+ à l'hôpital d'Hanoï au Vietnam

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