dc.contributor.author |
Aissaoui, Sid Ahmed |
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dc.contributor.author |
Ait Mouhoub, Sonia |
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dc.contributor.author |
Ait Abdelouhab, Karima ; promotrice |
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dc.date.accessioned |
2024-12-08T12:44:16Z |
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dc.date.available |
2024-12-08T12:44:16Z |
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dc.date.issued |
2024-06-30 |
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dc.identifier.other |
004MAS/1338 |
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dc.identifier.uri |
http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/24884 |
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dc.description |
Option :inteligence artificielle |
en_US |
dc.description.abstract |
Le monde contemporain est témoin d'une révolution technologique majeure qui touche divers aspects de la vie quotidienne, telles que l'intelligence artificielle (IA), le Machine Learning et l'Internet des Objets (IoT) dans la surveillance des maladies cardiaques. ? l'ère actuelle, ces technologies permettent de traiter de vastes quantités de données pour créer des modèles prédictifs et des systèmes intelligents, améliorant ainsi la prédiction, la classification et la prise de décision dans divers domaines, y compris la santé.
Notre étude propose une approche novatrice pour le suivi des patients cardiaques, exploitant les capteurs IoT pour collecter des données en temps réel et les techniques de machine learning pour analyser et prédire les crises cardiaques. Les résultats obtenus confirment l'efficacité de cette méthode pour améliorer la surveillance continue et la gestion des patients souffrant de maladies cardiovasculaires. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Université Abderramane Mira-Bejaia |
en_US |
dc.subject |
IOT : ML :Cloud Computing : Personnes cardiaques : maladies cardiovasculaires |
en_US |
dc.title |
IoT et Machine Learning pour la réalisation d'un cadre méthodologique dans le domaine de la santé |
en_US |
dc.title.alternative |
: suivi des personnes cardiaques |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |