20/05/2013 - IBO, nouveau système intelligent pour aider le personnel médical

Menéame

Dans cette recherche, réalisée en collaboration avec la Université de Salamanque et le Centre du cancer de Salamanque, il est proposé un modèle d’organisation spécialement conçu pour aider le personnel médical dans ses tâches quotidiennes lors de l ’, ainsi que pour mettre en place un système innovant de classification et de prévision des modèles à partir de grandes quantités de données. Les résultats obtenus montrent des améliorations par rapport aux analyses précédentes effectuées manuellement.

L’application des technologies de l’information aux environnements biomédicaux a pris une grande importance ces dernières années. Habituellement, l’analyse des données en bioinformatique nécessite la réalisation de différentes séquences d’actions regroupées aux stades de pré-traitement, filtrage d’informations, regroupement et extraction des connaissances ou classification. Les actions menées à chacune de ces étapes sont variées et le processus d’analyse des données doit définir les actions et la séquence dans leur mise en œuvre. Ce travail comporte une architecture qui permet d’analyser les flux de travail pour l’analyse des données. En fonction des résultats obtenus dans les flux de données, le système crée de nouveaux flux qui optimisent les résultats.

Le noyau du système intègre des stratégies de raisonnement fondées sur des cas de réorganisation et de planification automatique en fonction d’analyses antérieures. Fondamentalement, le système tente de simuler le comportement d’un humain: il cherche des problèmes semblables à ceux actuels dans une mémoire de cas et récupère les plus semblables avec les actions appliquées. À partir des suites d’actions récupérées et des résultats obtenus crée une nouvelle séquence d’actions à appliquer sur le nouveau problème. La solution est ensuite évaluée et le résultat obtenu est stocké pour être pris en compte dans les analyses futures.

Architecture IBO (Source: UPM)

Le système intègre différentes techniques d’extraction de données, de statistiques et de renseignements artificiels, qui sont applicables en tant qu’actions dans les flux d’analyse. Le modèle organisationnel peut être appliqué sur différents types de données nécessitant une certaine charge de traitement. Plus précisément, la proposition a été testée sur les données de bioinformatique pour la classification des patients à partir d’analyses génétiques, en particulier des patients atteints de leucémies de différents types et avec des données provenant de tumeurs cérébrales. Le système cherche à simuler le comportement du personnel médical de laboratoire en effectuant les étapes de prétraitement, de filtrage des informations, de regroupement et de classification commentées ci-dessus, de telle sorte que le modèle sélectionne les techniques à appliquer aux différentes étapes et leur séquence, générant ainsi des flux d’analyse des données de manière automatique qui améliorent les résultats obtenus lors d’analyses précédentes effectuées manuellement.

Bibliographie

DE PAIX, J.F.; Basse, J.; LOPEZ, V.F.; CORCHADO, J.M. "Biomedic Organizations: An intelligence dynamic architecture for KDD”. Information Sciences, 224 (49-61). DOI: 10.1016/j.ins.2012.10.031. Mars 2013.

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Université polytechnique de Madrid

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