DI-UMONS : Dépôt institutionnel de l’université de Mons

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(titres de publication, de périodique et noms de colloque inclus)
2017-06-29 - Colloque/Présentation - communication orale - Français - 0 page(s)

Itani Sarah , Lecron Fabian , Fortemps Philippe , "Data Mining et Informatique Affective pour l’Aide au Diagnostic de Troubles Mentaux chez l’Enfant" in Séminaire ONE Academy, UMONS, Belgique, 2017

  • Codes CREF : Modèles mathématiques d'aide à la décision (DI1151), Informatique médicale (DI3314), Technologies de l'information et de la communication (TIC) (DI4730), Ingénierie biomédicale (DI3900)
  • Unités de recherche UMONS : Management de l'Innovation Technologique (F113), Mathématique et Recherche opérationnelle (F151)
  • Instituts UMONS : Institut de Recherche en Technologies de l’Information et Sciences de l’Informatique (InforTech)

Abstract(s) :

(Français) En dépit des progrès de la recherche médicale, les fondements neurophysiologiques de certains troubles mentaux chez l’enfant restent inconnus. L’autisme et le déficit de l’attention avec ou sans hyperactivité sont concernés par cette problématique, alors que leur prévalence mondiale augmente d’année en année. Or, en l’absence de bases connues au sujet de ces troubles, seuls les interviews de l’entourage de l’enfant permettent aux spécialistes de rendre un diagnostic. Ce dernier est donc indéniablement subjectif. L’objectif de notre travail de recherche est de mettre en œuvre des outils d’analyse de données (Data Mining) pour aider à la détection précoce de ces troubles sur base de données objectives telles que des indicateurs physiologiques. Pour une exploitation efficace de ces outils par les praticiens, une attention particulière est accordée à l’interprétabilité des modèles d’aide à la décision.