Supervision : Patrice PERNY

Co-supervision : Pierre-Henri WUILLEMIN

Machine learning pour la prévision d'événements de santé modifiables en EHPAD (Etablissement d’Hébergement pour Personnes Agées Dépendantes)

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.

2021-2022 Publications

• 2022
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Learning Bayesian Networks for Unfavorable Health Event Predicting in Nursing Homes”, Medical Informatics Europe Conference (MIE2022), Nice, France (2022)
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Learning Bayesian Networks for the Prediction of Unfavorable Health Events in Nursing Homes”, chapter in Challenges of Trustable AI and Added-Value on Health, vol. 294, Studies in Health Technology and Informatics, pp. 147-148, (IOS Press) (2022)
• 2021
  • C. Charon, P.‑H. Wuillemin, J. Belmin : “Réseaux Bayésiens pour la Prédiction d’Évènements de Santé Défavorables en EHPAD (Établissement d’Hébergement pour Personnes Âgées Dépendantes)”, 10^es Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens et les Modèles Graphiques Probabilistes (JFRB 2021), Porquerolles, France (2021)