Application de l'Analyse Statistique Implicative dans le domaine de la sante.

Abstract

Ce mémoire porte sur l'application de l'Analyse Statistique Implicative (ASI) a l' étude du diabète de type 2, a partir du jeu de données médicales Pima Indian Diabètes. L'objectif principal est de détecter des profils à risque en identifiant des liens logiques entre différentes variables cliniques, souvent invisibles avec les méthodes statistiques classiques. Après avoir présenté les fondements théoriques du Data Mining et les limites des approches traditionnelles, l'ASI est introduite comme une méthode complémentaire, capable de faire émerger des connaissances nouvelles. A l'aide du logiciel R et le package RCHIC, nous avons mis en œuvre une analyse complète, allant du prétraitement des données à la visualisation des résultats. L'étude a permis de révéler des profils a haut risque de diabète, ainsi que des équilibres biologiques chez des patientes non diabétiques, suggérant un terrain métabolique fragile. Ces résultats soulignent l'intérêt et de l'ASI pour la prévention, l'interprétation fine des données, et l'aide à la décision médicale. Ce travail met en valeur l'inter ´ et de l'Analyse Statistique Implicative pour mieux comprendre les facteurs du diabète de type 2. Il souligne son utilité ` e pour la prévention et l'analyse approfondie des données médicales.