Cet ouvrage pr???sente une nouvelle approche de la fusion de donn???es et applique ces notions ??? la mod???lisation et au diagnostic probabiliste en t???l???m???decine. Une premi???re contribution au niveau de la d???finition d'une notion de gain dans un processus de fusion de donn???es est donn???e pour ???tre ensuite utilis???e comme guide dans l'application des r???seaux Bay???siens dynamiques en t???l???m???decine. Dans la seconde partie de cet ouvrage, nous d???couvrirons un probl???me o??? interviennent plusieurs ...
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Cet ouvrage pr???sente une nouvelle approche de la fusion de donn???es et applique ces notions ??? la mod???lisation et au diagnostic probabiliste en t???l???m???decine. Une premi???re contribution au niveau de la d???finition d'une notion de gain dans un processus de fusion de donn???es est donn???e pour ???tre ensuite utilis???e comme guide dans l'application des r???seaux Bay???siens dynamiques en t???l???m???decine. Dans la seconde partie de cet ouvrage, nous d???couvrirons un probl???me o??? interviennent plusieurs sources de donn???es incertaines et h???t???rog???nes: l'assistance ??? domicile de personnes souffrant d'insuffisance r???nale visant ??? suivre l'???tat d'hydratation d'un patient sous dialyse p???riton???ale. Les r???seaux Bay???siens dynamiques sont utilis???s pour analyser ce probl???me et car il permettent de mod???liser des d???pendances causales et temporelles, typiques de la connaissance m???dicale. Aussi, dans la derni???re partie de cet ouvrage, nous verrons une application de ce formalisme ainsi que la description des algorithmes n???cessaires ??? son impl???mentation et les r???sultats obtenus dans ce type de diagnostic m???dical.
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