Application de l'apprentissage automatique et son utilisation dans la détermination de la prédiction de la sepsie

La sepsie est une condition potentiellement mortelle et grave qui se produit lorsque une infection se propage dans tout le corps et déclenche une réponse inflammatoire généralisée. Elle a un taux de mortalité significativement élevé, notamment pour les patients en soins intensifs. Une détection et un traitement précoces de la sepsie sont nécessaires. Les modèles d'apprentissage automatique pour la détection de la sepsie peuvent être entraînés sur une variété de sources de données, telles que les dossiers de santé électroniques (DSE), les signes vitaux, les résultats des tests de laboratoire et les informations démographiques. Une analyse des données exploratoire a été réalisée en utilisant différentes techniques de prétraitement. Pour classifier la maladie, le classificateur Random Forest est utilisé, et une comparaison a également été effectuée entre divers classificateurs tels que MLP, KNN, etc. Mots-clés : Prédiction de la sepsie, Classificateur Random Forest, signes vitaux.