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http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23482
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Benali, Celine | - |
dc.contributor.author | Mouhoubi, Lyna | - |
dc.contributor.author | Ait abdelouhab, Karima ; promotrice | - |
dc.date.accessioned | 2024-05-19T14:36:14Z | - |
dc.date.available | 2024-05-19T14:36:14Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.other | 004MAS/1220 | - |
dc.identifier.uri | http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/23482 | - |
dc.description | Option : : Intelligence artificielle | en_US |
dc.description.abstract | L'union de l'internet des objets (IoT) avec l'intelligence artificielle (IA), est un parfait mélange entre la technologie accessible via ses nombreux objets connectés (smartphone, smartwatch ...) et le monde abstrait des algorithmes de machine learning et de deep learning qui est plutôt destiné aux experts de ce domaine. Cette nouvelle technologie appelée intelligence artificielle des objets, plus connue sous son acronyme (AIoT), a grandement contribué au développement de nombreux domaines dont la gestion reste jusqu'à aujourd'hui extrêmement complexe, notamment celui de la santé. Ayant pour objectif d'apporter notre contribution, nous proposons par le biais de ce travail, une architecture permettant le suivi des patients diabétiques en mettant à leur disposition un système via leur smartphone qui consiste à enregistrer quotidiennement leurs données vitales, plus particulièrement celles liées à leurs pathologie et de les communiquer directement à leurs médecin traitant sans avoir à se déplacer, offrant ainsi un gain de temps et une meilleure qualité de vie au quotidien aux patients, mais aussi aux médecins qui sont surchargés. Afin de concrétiser notre système, nous avons conçu Glyco-Wise, une application Android pour le suivi à distance des patients atteints de diabète. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Université Abderramane Mira-Bejaia | en_US |
dc.subject | IoT : IA : AIoT : Diabète : Suivi : Application Android | en_US |
dc.title | L'Internet des objets et le machine Learning appliqués au suivi des patients diabétiques. | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Mémoires de Master |
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