Description
Date depot: 16 mars 2021
Titre: Machine learning pour la prédiction d’événements de santé modifiables en Établissement d’hébergement pour personnes âgées dépendantes (EHPAD)
Directeur de thèse:
Patrice PERNY (LIP6)
Encadrant :
Pierre-Henri WUILLEMIN (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Intelligence artificielle
Resumé: Cette thèse a pour but d’étudier des algorithmes capables de prédire des événements de santé
défavorables qui sont potentiellement modifiables par des interventions de santé appropriées à
partir d’un travail d’analyse et d’apprentissage sur la base de données de dossiers patients
anonymisés. L’un des enjeux importants est la prise en compte de la transformation de
données d’historiques en données utilisables par un apprentissage statistique. Dans ce cadre, il
s’agira de proposer des méthodes basées sur l’analyse en complex events ainsi que sur la
prédiction structurée. Cette étape d’automatisation d’une partie des pré-traitements sera
essentiel à la capacité prédictive des algorithmes proposés.
Doctorant.e: Charon Clara