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Titre :

Exploration de dossiers de santé Electronique (EHR)

Auteurs :

Abdallah Hadjer, Auteur ; Kadi Hafid, Directeur de thèse

Type de document :

texte imprimé

Editeur :

Université de Saïda – Dr. Moulay Tahar – Faculté des Mathématiques, de l’Informatique et des Télécommunications, 2025/2026

Format :

81ص

Accompagnement :

Langues:

Français

Index. décimale :

BUC-M 008556

Catégories :

Master en informatique Spécialité : Modélisation informatique des Connaissances et Raisonnement

Résumé :

Résumé
Le domaine du data mining et des dossiers de santé électroniques connaît actuellement un
développement rapide, notamment avec l’expansion des systèmes de santé numériques à travers
le monde. Ce domaine vise à améliorer la qualité des soins de santé grâce à la collecte,
l’organisation et l’analyse des données des patients afin de faciliter la prise de décision médicale
et la prédiction des maladies. Les dossiers de santé électroniques (EHR) représentent une source
riche d’informations médicales, car ils contiennent diverses données telles que les antécédents
médicaux, les résultats d’analyses, les traitements, les images médicales et les examens
cliniques, ce qui en fait un environnement adapté à l’application des techniques de data mining
et d’extraction des connaissances.
L’importance du data mining réside dans sa capacité à analyser de grandes quantités de
données médicales et à découvrir des relations et modèles cachés à l’aide de techniques
d’apprentissage automatique et de classification telles que les arbres de décision, les réseaux de
neurones, les machines à vecteurs de support (SVM) et les forêts aléatoires (RF). Ces techniques
contribuent également à améliorer la précision du diagnostic et de la prédiction des maladies,
tout en aidant les médecins à prendre des décisions thérapeutiques plus efficaces.
Ce mémoire intitulé : « Exploration de dossiers de santé Electronique (EHR) » étudie la
relation entre les dossiers de santé électroniques et les techniques de data mining, en mettant
l’accent sur l’utilisation de la représentation TF-IDF pour améliorer le processus de
classification médicale
Abstract
The field of data mining and Electronic Health Records (EHR) is currently experiencing
rapid development, especially with the widespread adoption of digital healthcare systems
around the world. This field aims to improve the quality of healthcare by collecting, organizing,
and analyzing patient data in order to support medical decision-making and disease prediction.
Electronic Health Records (EHRs) represent a rich source of medical information, as they
contain various types of data such as medical history, laboratory results, treatments, medical
imaging, and clinical examinations, making them a suitable environment for applying data
mining and knowledge discovery techniques.‫‪data‬‬‫‪medical‬‬ ‫‪of‬‬ ‫‪amounts‬‬ ‫‪large‬‬ ‫‪analyze‬‬ ‫‪to‬‬ ‫‪ability‬‬ ‫‪its‬‬ ‫‪in‬‬ ‫‪lies‬‬ ‫‪mining‬‬ ‫‪data‬‬ ‫‪of‬‬ ‫‪importance‬‬ ‫‪The‬‬
‫‪classification‬‬‫‪and‬‬ ‫‪learning‬‬ ‫‪machine‬‬ ‫‪using‬‬ ‫‪relationships‬‬ ‫‪and‬‬ ‫‪patterns‬‬ ‫‪hidden‬‬ ‫‪discover‬‬ ‫‪and‬‬
‫‪and‬‬‫‪(SVM),‬‬ ‫‪Machines‬‬ ‫‪Vector‬‬ ‫‪Support‬‬ ‫‪networks,‬‬ ‫‪neural‬‬ ‫‪trees,‬‬ ‫‪decision‬‬ ‫‪as‬‬ ‫‪such‬‬ ‫‪techniques‬‬
‫‪diagnosis‬‬‫‪of‬‬ ‫‪accuracy‬‬ ‫‪the‬‬ ‫‪improving‬‬ ‫‪to‬‬ ‫‪contribute‬‬ ‫‪also‬‬ ‫‪techniques‬‬ ‫‪These‬‬ ‫‪(RF).‬‬ ‫‪Forests‬‬ ‫‪Random‬‬
‫‪treatment‬‬‫‪effective‬‬ ‫‪more‬‬ ‫‪make‬‬ ‫‪professionals‬‬ ‫‪healthcare‬‬ ‫‪helping‬‬ ‫‪while‬‬ ‫‪prediction‬‬ ‫‪disease‬‬ ‫‪and‬‬
‫‪decisions.‬‬
‫‪the‬‬‫‪studies‬‬ ‫»‬ ‫‪exploration‬‬ ‫)‪(EHR‬‬ ‫‪Records‬‬ ‫‪Health‬‬ ‫‪Electronic‬‬ ‫«‬ ‫‪entitled‬‬ ‫‪thesis,‬‬ ‫‪This‬‬
‫‪on‬‬‫‪focus‬‬ ‫‪a‬‬ ‫‪with‬‬ ‫‪techniques,‬‬ ‫‪mining‬‬ ‫‪data‬‬ ‫‪and‬‬ ‫‪Records‬‬ ‫‪Health‬‬ ‫‪Electronic‬‬ ‫‪between‬‬ ‫‪relationship‬‬
‫‪process.‬‬‫‪classification‬‬ ‫‪medical‬‬ ‫‪the‬‬ ‫‪improve‬‬ ‫‪to‬‬ ‫‪representation‬‬ ‫‪TF-IDF‬‬ ‫‪using‬‬

‫تطور‬‫متسار‬ ‫ً‬‫ع‬‫ا‪،‬‬‫خاصة‬ ‫مع‬ ‫التوسع‬ ‫الكبير‬ ‫في‬ ‫استخدام‬
‫ًا‬
‫يشهد‬‫مجال‬ ‫التنقيب‬ ‫عن‬ ‫البيانات‬ ‫و‬ ‫السجالت‬‫الصحية‬ ‫اإللكترونية‬
‫األنظمة‬‫الصحية‬ ‫الرقمية‬ ‫في‬ ‫مختلف‬ ‫أنحاء‬ ‫العالم‪.‬‬ ‫ويهدف‬ ‫هذا‬ ‫المجال‬ ‫إلى‬ ‫تحسين‬ ‫جودة‬ ‫الرعاية‬ ‫الصحية‬ ‫من‬ ‫خالل‬ ‫جمع‬
‫بيانات‬‫المرضى‪،‬‬ ‫تنظيمها‪،‬‬ ‫وتحليلها‬ ‫بهدف‬ ‫دعم‬ ‫اتخاذ‬ ‫القرار‬ ‫الطبي‬ ‫وتسهيل‬ ‫تشخيص‬ ‫األمراض‬ ‫والتنبؤ‬ ‫بها‪.‬‬ ‫تمثل‬ ‫السجالت‬
‫غني‬‫ا‬‫بالمعلومات‬ ‫الطبية‪،‬‬ ‫إذ‬ ‫تحتوي‬ ‫على‬ ‫بيانات‬ ‫متنوعة‬ ‫تشمل‬ ‫التاريخ‬ ‫المرضي‪،‬‬ ‫نتائج‬
‫ًا‬
‫الصحية‬‫اإللكترونية‬ ‫)‪(EHR‬‬
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‫الفحوصات‪،‬‬‫العالجات‪،‬‬ ‫الصور‬ ‫الطبية‪،‬‬ ‫والتحاليل‬ ‫السريرية‪،‬‬ ‫مما‬ ‫يجعلها‬ ‫بيئة‬ ‫مناسبة‬ ‫لتطبيق‬ ‫تقنيات‬ ‫التنقيب‬ ‫عن‬ ‫البيانات‬
‫واستخراج‬‫المعرفة‬ ‫‪.‬‬
‫تتمثل‬‫أهمية‬ ‫التنقيب‬ ‫عن‬ ‫البيانات‬ ‫)‪Mining‬‬ ‫‪(Data‬‬ ‫في‬ ‫قدرته‬ ‫على‬ ‫تحليل‬ ‫الكم‬ ‫الهائل‬ ‫من‬ ‫البيانات‬ ‫الطبية‬ ‫واكتشاف‬
‫األنماط‬‫والعالقات‬ ‫الخفية‬ ‫بينها‪،‬‬ ‫وذلك‬ ‫باستخدام‬ ‫مجموعة‬ ‫من‬ ‫تقنيات‬ ‫التعلم‬ ‫اآللي‬ ‫والتصنيف‬ ‫مثل‬ ‫أشجار‬ ‫القرار‪،‬‬ ‫الشبكات‬
‫العصبية‪،‬‬‫آالت‬ ‫الدعم‬ ‫الشعاعي‬ ‫)‪(SVM‬‬‫‪،‬‬ ‫والغابات‬ ‫العشوائية‬ ‫‪(RF).‬‬ ‫كما‬ ‫تساهم‬ ‫هذه‬ ‫التقنيات‬ ‫في‬ ‫تحسين‬ ‫دقة‬ ‫التشخيص‬
‫والتنبؤ‬‫بالحاالت‬ ‫المرضية‪،‬‬ ‫إضافة‬ ‫إلى‬ ‫دعم‬ ‫األطباء‬ ‫في‬ ‫اتخاذ‬ ‫ق‬ ‫ا‬ ‫ر‬‫رات‬‫عالجية‬ ‫أكثر‬ ‫فعالية‬ ‫‪.‬‬
‫تتناول‬‫هذه‬ ‫المذكرة‬ ‫المعنونة‬ ‫بـ‪:‬‬ ‫"‬ ‫استكشاف‬‫ال‬ ‫سجالت‬‫الصحية‬ ‫اإللكترونية"‬ ‫دراسة‬ ‫العالقة‬ ‫بين‬ ‫السجالت‬ ‫الصحية‬ ‫اإللكترونية‬
‫وتقنيات‬‫التنقيب‬ ‫عن‬ ‫البيانات‪،‬‬ ‫مع‬ ‫التركيز‬ ‫على‬ ‫كيفية‬ ‫تمثيل‬ ‫البيانات‬ ‫النصية‬ ‫الطبية‬ ‫باستخدام‬ ‫تقنية‬ ‫‪TF-IDF‬‬ ‫بهدف‬ ‫تحسين‬
‫عملية‬‫التصنيف‬ ‫الطبي‬ ‫‪.‬‬

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