Cet ouvrage pr sente une nouvelle approche de la fusion de donn es et applique ces notions la mod lisation et au diagnostic probabiliste en t l m decine. Une premi re contribution au niveau de la d finition d'une notion de gain dans un processus de fusion de donn es est donn e pour tre ensuite utilis e comme guide dans l'application des r seaux Bay siens dynamiques en t l m decine. Dans la seconde partie de cet ouvrage, nous d couvrirons un probl me o interviennent plusieurs sources de donn es incertaines et h t rog nes: l'assistance domicile de personnes souffrant d'insuffisance r nale visant suivre l' tat d'hydratation d'un patient sous dialyse p riton ale. Les r seaux Bay siens dynamiques sont utilis s pour analyser ce probl me et car il permettent de mod liser des d pendances causales et temporelles, typiques de la connaissance m dicale. Aussi, dans la derni re partie de cet ouvrage, nous verrons une application de ce formalisme ainsi que la description des algorithmes n cessaires son impl mentation et les r sultats obtenus dans ce type de diagnostic m dical.
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