Titre de l'écran-titre (visionné le 30 mai 2023) / Ce travail s'inscrit dans un projet de plus grande envergure, concernant la détection de polypharmacie potentiellement inappropriée, c'est-à-dire les combinaisons de 5 médicaments ou plus pris par un individu dans un court laps de temps entrainant des effets de santé indésirables. L'objectif de ce travail est de trouver une méthode efficace et rapide pour extraire un nombre raisonnable de lois d'association de qualité. Ici nos lois d'association mettent en relation des combinaisons de médicaments et des états médicaux. Nous nous sommes intéressés aux mesures permettant de juger la qualité d'une loi d'association ainsi que leur pertinence dans le projet. Ensuite, nous avons mis au point plusieurs méthodes permettant de miner des lois d'association. La première est une métaheuristique basée sur la période géologique appelée l'explosion cambrienne. Les métaheuristiques sont des algorithmes d'optimisation utilisant des processus stochastiques pour faire converger une population (un ensemble de solutions) vers l'optimum d'une fonction. Nous avons ensuite envisagé l'utilisation de réseaux de neurones profonds, plus précisément des auto-encodeurs. Nous avons alors créé l'algorithme ARM-AE qui utilise les auto-encodeurs et obtient de bonnes performances et surpasse les méthodes classiques sur plusieurs mesures de performance. Finalement, nous avons appliqué ARM-AE sur le jeu de données massives en santés de l'INSPQ (Institut national de santé publique du Québec) et nous fournissons une analyse des lois trouvées d'un point de vue statistique et médical. / This work is part of a larger project regarding the detection of potentially inappropriate polypharmacy leading to negative health effects in Quebec seniors. Polypharmacy is most often defined as a combinations of five or more medications taken at the same time by an individual. The objective of this work is to find an efficient and fast method to find a reasonable number of quality association rules. An association rule is an implication of the form A ⇒ C, which can be read as ”If A then C”, with A and C two sets of items, here the items are drugs and medical outcomes. We are interested in measures that allow to judge the quality of an association rule, as well as their relevance in the project. Then we develop several methods to mine association rules. The first one is a metaheuristic based on the geological period called the Cambrian explosion. Metaheuristics are optimisation algorithms using stochastic processes to converge a population (a set of solutions) to the optimum of a function. We then consider using deep neural networks, more precisely auto-encoders. We create the ARM-AE algorithm which uses auto-encoders and presents good performances and has several advantages over classical methods. Finally we apply ARM-AE on the massive healthcare dataset of the INSPQ (Institutnational de santé publique du Québec), and we provide an analysis of the rules found from a statistical and a medical point of view.

Résumé indisponible. / Résumé indisponible.