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Le Système National des Données de Santé (SNDS) est une base de données administrative contenant les remboursements de soins des personnes affiliées au régime de la Sécurité Sociale, soit environ 60 millions de personnes. Il contient de riches informations permettant de retracer les parcours de soins de patients, incluant les procédures médicales réalisées, les diagnostics établis ou encore les traitements prescrits.
Cependant, la complexité et la dimensionnalité inhérente de cette base de données administrative posent des défis majeurs pour l’application directe de techniques d’apprentissage automatique. Avant de pouvoir être exploitées à des fins de prédiction par exemple, ces données multimodales – non structurées – et de grande dimensionalité doivent être codifiées dans un espace latent à l’aide d’algorithmes de Representation Learning.
Lors de ce séminaire, les résultats d'expériences appliquées aux traitements du cancer du sein seront présentés. Ils mettent en évidence que les méthodes les plus performantes en termes de métriques empiriques ne sont pas les plus fiables car ne reflètent pas toujours avec précision la réalité clinique.
Mots clés : SNDS, Apprentissage Automatique, Representation Learning
