Gouvernance data : centraliser ou décentraliser ?

Gouvernance data : centraliser ou décentraliser ?

La data est une ressource de plus en plus maîtrisée et exploitée par les entreprises. Le cloisonnement de la donnée tend à disparaître chez les organisations. Gouverner et structurer la data devient donc nécessaire à toute entreprise voulant s’adapter et se développer...

Les enjeux RSE du bâtiment connecté

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De la microélectronique aux infrastructures de télécommunications, les TIC voient leur place déjà importante s’accroître davantage. C’est le domaine de nombreux challenges qui font évoluer nos sociétés actuelles vers des futurs plus innovants et connectés. Ces vingt...

Intelligence artificielle et parcours de soins

Intelligence artificielle et parcours de soins

6 Nov, 2018 | Santé, Technologies | 0 commentaires

Comment désengorger les urgences et rendre les process hospitaliers plus fluides ?

Comment prévoir la probabilité de réadmission à l’hôpital à l’aide des rapports d’hospitalisation ?

Les rapports médicaux sur les patients se sont digitalisés : les médecins saisissent maintenant leurs notes dans un dossier médical électronique, et plus seulement sur papier. Ces rapports représentent une grande richesse de connaissances et d’idées qui peuvent être utilisées pour des modèles prédictifs, grâce à l’intelligence artificielle.

NPL (Natural Language Processing) et traitement en milieu hospitalier

Le traitement du langage naturel (NLP), sous-branche de l’IA, peut être utilisé afin d’améliorer les soins donnés aux patients et fluidifier le parcours hospitalier.

Comment utiliser les données des patients construire son modèle prédictif avec l’intelligence artificielle ?

Cet article , très détaillé, permet notamment d’apprendre comment :

  • préparer les données avant le machine learning
  • prétraiter les notes non structurées à l’aide de champs sémantiques
  • construire un modèle prédictif simple
  • évaluer la qualité de l’algorithme

https://towardsdatascience.com/introduction-to-clinical-natural-language-processing-predicting-hospital-readmission-with-1736d52bc709