Intégration de motifs discriminants dans un graphe de connaissances pour la prédiction de la forme de la Leucémie Lymphoïde Chronique à partir des séquences de valeurs du MTS et des données patients

Amal BELDI, Nathalie Pernelle, Sylvie DESPRES, Rahma Dandan, Claudine Irles, Christine Le Roy

Keywords: Stratification des données longitudinales, Graphe temporel de connaissances, Prédiction d’évolution de la leucémie lymphoïde chronique.

Abstract:

Certains patients atteints de leucémie lymphoïde chronique (LLC) restent cliniquement stables, et d’autres présentent une évolution rapide nécessitant un traitement. Nous proposons une chaîne de traitement originale visant à évaluer la capacité prédictive de motifs extraits des trajectoires longitudinales des valeurs normalisées du MTS ou de leurs vitesses.De plus, un graphe de connaissances, enrichi avec les motifs discriminants, est exploité afin de découvrir des règles associées à la forme de la LLC au sein des sous-populations
de patients. Les expériences menées sur des données réelles montrent que ces deux hypothèses semblent vérifiées.

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