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BayesiaLab en action : études de cas

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  • 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.

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  • 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 Présentation en conférenceScata 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 Présentation en conférence20th 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.

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  • Analyse des trajectoires de santé Prévision du besoin médical avec BayesiaLab.

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  • Analyse du transcriptome Bioinformatique avec BayesiaLab.

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