November 2024
Beginner to intermediate
244 pages
8h 47m
French
Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
Les soins de santé sont la prochaine frontière pour la science des données. En utilisant les dernières nouveautés en matière d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond et de traitement du langage naturel, tu pourras résoudre les problèmes les plus urgents des soins de santé : réduire le coût des soins, s'assurer que les patients reçoivent le meilleur traitement et améliorer l'accessibilité pour les personnes mal desservies. Mais d'abord, tu dois apprendre à accéder à toutes ces données et à leur donner un sens.
Ce livre propose des solutions pragmatiques et pratiques pour travailler avec les données de santé, de l'extraction des données au nettoyage et à l'harmonisation, en passant par l'ingénierie des fonctionnalités. L'auteur Andrew Nguyen couvre des exemples spécifiques de ML et de deep learning en mettant l'accent sur la production de données de haute qualité. Tu découvriras comment les technologies de graphes t'aident à connecter des sources de données disparates afin que tu puisses résoudre les problèmes les plus difficiles du secteur de la santé à l'aide d'analyses avancées.
Tu apprendras :
- Les différents types de données de santé : les dossiers médicaux électroniques, les registres et essais cliniques, les outils de santé numérique et les données relatives aux demandes de remboursement.
- Les défis liés au travail avec les données de santé, en particulier lorsqu'on essaie d'agréger des données provenant de sources multiples.
- Les options actuelles pour extraire des données structurées à partir de textes cliniques.
- Comment faire des compromis lors de l'utilisation d'outils et de cadres pour normaliser les données de santé structurées.
- Comment harmoniser les données de santé à l'aide de terminologies, d'ontologies, de mappings et de crosswalks ?
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