Bien que de nombreux scores existent dans le domaine de la santé pour prédire un risque de maladie, ceux-ci sont peu utilisés alors qu'ils pourraient servir à individualiser la prévention pour la renforcer en fonction du niveau de risque estimé. Pour faciliter la production de scores performants dans la détection des profils à risque et adaptés au contexte d'utilisation, nous proposons un processus de construction de scores de risque. Afin de mener des expérimentations, nous spécifions l'architecture d'un système d'information qui supporte les processus de production et d'utilisation de scores de risque. Grâce à la mise en oeuvre d'une partie de cette architecture, nous utilisons notre processus pour expérimenter la création de scores de risque du cancer du sein basés sur une base de données américaine publique et sur les données françaises de l'étude de cohorte E3N. Sur l'exemple du cancer du sein, nous montrons qu'il est possible d'obtenir des performances comparables en termes de discrimination et supérieures en termes de calibration à celles de la littérature avec l'algorithme des plus proches voisins qui est compréhensible par les médecins et patients, tout en utilisant moins d'attributs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00811939 |
| Date | 29 January 2013 |
| Creators | GAUTHIER, Emilien |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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