| Titre : | Utilisation des réseaux bayésiens comme technique de fouille de données massives : application à des données de recours aux soins (2017) |
| Auteurs : | Chloé Dimeglio ; Cyrille Delpierre ; Ministère des affaires sociales et de la santé (Paris, FRA) ; Pierre Chauvin ; Thomas Lefevre |
| Type de document : | Article |
| Dans : | Revue française des affaires sociales (n° 4, octobre-novembre-décembre 2017) |
| Pagination : | pp.27-55 |
| Langues: | Français |
| Mots-clés : | Réseau ; Traitement informatique ; Accès soins ; Donnée statistique ; Méthodologie ; Intelligence artificielle |
| Résumé : | [BDSP. Notice produite par MIN-SANTE GR0xCmDp. Diffusion soumise à autorisation]. Les réseaux bayésiens sont utilisés selon deux approches distinctes : comme outil de modélisation a priori faisant intervenir les hypothèses du chercheur, ou comme outil de fouille de données, sans hypothèse a priori de la part du chercheur. La première approche a diffusé dans la communauté biomédicale. La seconde provient de l'intelligence artificielle et n'est à notre connaissance pas utilisée en épidémiologie. Cette application est pourtant prometteuse dans le cas de données massives, et permettrait la découverte de relations causales insoupçonnées. Cela reste cependant à montrer. Cet article présente la méthode, les résultats, et la discussion autour de ce sujet. |
| En ligne : | https://login.ehesp.idm.oclc.org/login?url=https://www.cairn.info/revue-francaise-des-affaires-sociales-2017-4-page-27.htm |
Exemplaires (4)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| 104886 | RFAS | Périodique | Rennes | Compactus | Empruntable Disponible |
| 101545 | RFAS | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |
| 101548 | RFAS | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |
| 111210 | RFAS | Périodique | Rennes | Magasin | Empruntable Disponible |