Web-based clinical decision support systems using artificial intelligent methods for medical diagnosis / Maroua Oum El Kheir Berzig  

Public ISBD Titre : Web-based clinical decision support systems using artificial intelligent methods for medical diagnosis Type de document : texte imprimé Auteurs : Maroua Oum El Kheir Berzig, Auteur ; Mohamed Amine Bouakkaz ; Fateh Seghir, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (37 f.) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Diabète Prédiction Intelligence artificielle Apprentissage automatique, Machine à Vecteurs de Support Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : L'intelligence artificielle a connu une avancée considérable, ce qui nécessite son utilisation bénéfique pour les individus, notamment dans le domaine médical. Ce travail consiste à proposer un système de prédiction de la maladie de diabète qui est devenue de plus en plus répandue et grave à notre époque sous forme d’une application web, en utilisant l’intelligence artificielle plus précisément une technique d’apprentissage automatique appelée Machine a Vecteurs de Support (SVM). Le modèle d’apprentissage automatique a été entrainé sur l’ensemble de données Pima Indian Database et évalué à l’aide de la matrice de confusion et l’accuracy démontrant sa bonne performance. L’application a été développé par le langage de programmation Python avec la plateforme Django qui utilise l’architecture Modèle-Vue-Template (MVT). Les résultats obtenus après la prédiction ont été satisfaisants, le système a été capable de classifier les données correctement = Artificial intelligence has come a long way, which makes it essential to use it for the benefit of individuals, especially in the medical field. This work consists in proposing a prediction system for the diabetes disease that has become increasingly widespread and serious in our time in the form of a web application, using artificial intelligence more precisely a machine learning technique called Support Vector Machine (SVM). The Machine Learning model was trained on the Pima Indian Database dataset and evaluated using the confusion matrix and accuracy, demonstrating its good performance. The application was developed using the Python programming language and the Django platform, which uses the Model-View-Template (MVT) architecture. The results obtained after prediction were satisfactory, the system able to classify the data correctly. Côte titre : MAI/0823 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1P1laXzZ7vA-MBxr9f4fspkeegAEJJnB6/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : pdf Web-based clinical decision support systems using artificial intelligent methods for medical diagnosis [texte imprimé] / Maroua Oum El Kheir Berzig, Auteur ; Mohamed Amine Bouakkaz ; Fateh Seghir, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (37 f.) ; 29 cm. Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Diabète Prédiction Intelligence artificielle Apprentissage automatique, Machine à Vecteurs de Support Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : L'intelligence artificielle a connu une avancée considérable, ce qui nécessite son utilisation bénéfique pour les individus, notamment dans le domaine médical. Ce travail consiste à proposer un système de prédiction de la maladie de diabète qui est devenue de plus en plus répandue et grave à notre époque sous forme d’une application web, en utilisant l’intelligence artificielle plus précisément une technique d’apprentissage automatique appelée Machine a Vecteurs de Support (SVM). Le modèle d’apprentissage automatique a été entrainé sur l’ensemble de données Pima Indian Database et évalué à l’aide de la matrice de confusion et l’accuracy démontrant sa bonne performance. L’application a été développé par le langage de programmation Python avec la plateforme Django qui utilise l’architecture Modèle-Vue-Template (MVT). Les résultats obtenus après la prédiction ont été satisfaisants, le système a été capable de classifier les données correctement = Artificial intelligence has come a long way, which makes it essential to use it for the benefit of individuals, especially in the medical field. This work consists in proposing a prediction system for the diabetes disease that has become increasingly widespread and serious in our time in the form of a web application, using artificial intelligence more precisely a machine learning technique called Support Vector Machine (SVM). The Machine Learning model was trained on the Pima Indian Database dataset and evaluated using the confusion matrix and accuracy, demonstrating its good performance. The application was developed using the Python programming language and the Django platform, which uses the Model-View-Template (MVT) architecture. The results obtained after prediction were satisfactory, the system able to classify the data correctly. Côte titre : MAI/0823 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1P1laXzZ7vA-MBxr9f4fspkeegAEJJnB6/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : pdf

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MAI/0823	MAI/0823	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Anglais	Disponible Disponible

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