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MODULAD
Analyse de données pour la construction de modèles de procédures neurochirurgicales
In EGC 2009, vol. RNTI-E-15, pp.427-433
Résumé
Dans cet article, nous appliquons une méthode d'analyse sur des
descriptions de procédures de neurochirurgie dans le but d'en améliorer la
compréhension. La base de données XML utilisée dans cette étude est
constituée de la description de 157 chirurgies de tumeurs. Trois cent vingt
deux variables ont été identifiées et décomposées en variables prédictives
(connues avant l'opération) et variables à prédire (décrivant des gestes
chirurgicaux). Une analyse factorielle des correspondances (AFC) a été
réalisée sur les variables prédictives, ainsi qu'un arbre de décision basé sur un
dendrogramme préalablement établi. Six classes principales de variables
prédictives ont ainsi été identifiées. Puis, pour chacune de ces classes, une
analyse AFC a été réalisée sur les variables à prédire, ainsi qu'un arbre de
décision. Bien que le nombre de cas et le choix des variables constituent une
limite à cette étude, nous avons réussi à prédire certaines caractéristiques liées
aux procédures en partant de données prédictives.