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Santé
BayesiaLab, un outil précieux pour la recherche médicale et pharmaceutique« L'analyse "non supervisée" de notre banque de données réalisée par BayesiaLab a permis de découvrir des corrélations que nous n'aurions jamais soupçonnées, ni même recherchées ! C'est là le caractère vraiment novateur et profondément intéressant de la méthode Bayesia. »
La puissance des algorithmes d'apprentissage de BayesiaLab autorise les chercheurs à traiter une quantité très importante de données, et les mène vers de nouvelles pistes de réflexion extrêmement pertinentes. C'est pour cela qu'aujourd'hui BayesiaLab est utilisé par des CHU et de grands laboratoires pharmaceutiques.
« BayesiaLab est évolutif, c'est une source de découverte en soi : sa capacité à trouver des scénarios et à les associer à l'analyse de données est susceptible de nous conduire à de nouvelles pistes de recherches particulièrement pertinentes »
« BayesiaLab est particulièrement adapté à nos besoins, notamment dans l'analyse des problèmes complexes de prises de décisions auxquels nous sommes quotidiennement confrontés »
BayesiaLab peut également être exploité comme outil de simulation de traitement : le médecin peut l'utiliser lors de ses consultations pour calculer les probabilités de succès d'un traitement, ou de récidive de la maladie, pour chaque patient, en fonction des variables le caractérisant.
Découvrez BayesiaLab plus en détail »
Quelques exemples d'application
- Analyse de biopuces avec des réseaux Bayésiens Dans cette étude, nous abordons le domaine de la classification du cancer au moyen de l'analyse de bio-puces. L’analyse des puces à ADN est une technique de profilage de l’expression génique d'échantillons de cellules. Les profils d'expression indiquent quels gènes sont actuellement actifs parmi des milliers de gènes.
- Diagnostic du cancer du sein avec des réseaux Bayésiens Cet article repose sur l’analyse de cette base de données avec des réseaux Bayésiens, ce qui, à notre connaissance, n'a pas été fait auparavant.
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Analyse des intubations difficiles
Scata 2007 (Londres)
La prédiction des intubations difficiles est cruciale pendant l'évaluation du patient avant l'anesthésie. Plusieurs critères sont utilisés pour prédire les intubations difficiles avec des performances différentes. Cette étude de cas démontre comment l'analyse de données d'intubations difficiles avec BayesiaLab a permis de découvrir rapidement des relations probabilistes inconnues entre les variables et d'améliorer la prédiction.
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Détection de salmonelles
20th International Pig Veterinary Society Congress, 2008, Durban (Afrique du Sud)
Identification des facteurs associés à la détection de salmonelles sur les carcasses de porc grâce aux réseaux bayésiens.
- Analyse des trajectoires de santé Prévision du besoin médical avec BayesiaLab.
- Analyse du transcriptome Bioinformatique avec BayesiaLab.
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