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Auteur Michel Seiler |
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Le machine learning : Accompagner le suivi de patients souffrant de pathologies chroniques / Thomas Lafargue in Gestions hospitalières, 575 (avril 2018)
[article]
Titre : Le machine learning : Accompagner le suivi de patients souffrant de pathologies chroniques Type de document : texte imprimé Auteurs : Thomas Lafargue ; Michel Seiler Année de publication : 2018 Article en page(s) : p. 231-232 Langues : Français (fre) Mots-clés : SANTE CONNECTEE MALADIE CHRONIQUE TECHNOLOGIE INFORMATION COMMUNICATION DONNEES DE SANTE RECHERCHE CLINIQUE Résumé : Appliqué en santé, et plus précisément dans le suivi de maladies chroniques, le machine learning - un champ d'étude de l'intelligence artificielle - peut offrir de nouvelles possibilités aux patients pour le suivi de l'évolution de la maladie. Retour d'expérience d'Orange Healtcare, Sanoïa et l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière (AP-HP). Permalink : http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=58879
in Gestions hospitalières > 575 (avril 2018) . - p. 231-232[article] Le machine learning : Accompagner le suivi de patients souffrant de pathologies chroniques [texte imprimé] / Thomas Lafargue ; Michel Seiler . - 2018 . - p. 231-232.
Langues : Français (fre)
in Gestions hospitalières > 575 (avril 2018) . - p. 231-232
Mots-clés : SANTE CONNECTEE MALADIE CHRONIQUE TECHNOLOGIE INFORMATION COMMUNICATION DONNEES DE SANTE RECHERCHE CLINIQUE Résumé : Appliqué en santé, et plus précisément dans le suivi de maladies chroniques, le machine learning - un champ d'étude de l'intelligence artificielle - peut offrir de nouvelles possibilités aux patients pour le suivi de l'évolution de la maladie. Retour d'expérience d'Orange Healtcare, Sanoïa et l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière (AP-HP). Permalink : http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=58879 Exemplaires (1)
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