Risk prediction of endocrine diseases using data science and explainable artificial intelligence

Abstract

Prédiction du risque des maladies endocriniennes à l'aide de la science des données et de l'intelligence artificielle explicable L'objectif de cette thèse est de prédire le risque de maladies endocriniennes à l'aide de la science des données et de l'apprentissage automatique. L'idée est d'exploiter cette identification de risque pour aider les médecins à gérer les ressources financières et personnaliser le traitement des anomalies glucidiques chez les patients atteints de bêta-thalassémie majeure, ainsi que pour le dépistage du syndrome métabolique chez les adolescents. Une étude d'explicabilité des prédictions a été développée dans cette thèse pour évaluer la fiabilité de la prédiction des anomalies glucidiques et pour réduire les coûts financiers associés au dépistage du syndrome métabolique. Enfin, en réponse aux limites constatées de l'apprentissage automatique explicable, nous proposons une approche visant à améliorer et évaluer cette explicabilité, que nous testons sur différents jeux de données.

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