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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