20220203-datadrink-MinArm-SNDS

Rebecca Leygonie, Doctorante en Data Science au Labo BI & Big Data du Ministère des Armées, nous présentera ses travaux sur le Système National des Données de Santé (SNDS) dont l'objectif est de pallier au fléau de la grande dimension en appliquant à ces données des méthodes d'analyse d'images.

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1. Transposition de données de gestion à grande échelle vers des
   images structurées pour l’application de réseaux de neurones
   convolutifs
   Rebecca Leygonie
   PhD student à l’Université de Paris
   et Data Scientist au laboratoire BI & Big Data du Ministère des Armées
   3 février 2022
   

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2. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Système National des Données de Santé 2/15
   SNDS = plus de 3 000 variables et un flux annuel de :
   1.2 milliards de feuilles de soins
   11 millions de séjours hospitaliers
   500 millions d’actes
   450 To de données
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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3. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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4. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Fléau de la dimension 4/15
   Compléxité temporelle des approches classiques :
   O(m ∗ n2)
   avec n : nombre d’attributs et m : nombre d’observations.
   Si m = 67Mio et n = 3 000 ⇒ 6.03e + 14s ≃ 190258 siècles.
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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5. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Réduction de dimension 5/15
   Fig. : Principal Component Analysis
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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6. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Représenter les données du SNDS sous forme d’images pour y
   appliquer des modèles de la vision par ordinateur.
   Exemple :
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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7. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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8. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Applications 8/15
   Détection de pathologies
   Analyse des facteurs de risque
   Analyse de phénomènes sociaux
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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9. Système National des Données de Santé (SNDS)
   Fléau de la dimension
   Réduction de dimension
   Objectif
   Analyse empirique
   Objectif
   Données de synthèse
   Ajout de bruit
   Résultats
   Objectif 9/15
   Analyse empirique de l’information résiduelle
   nécessaire pour la classification d’images
   Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
   

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10. Système National des Données de Santé (SNDS)
    Fléau de la dimension
    Réduction de dimension
    Objectif
    Analyse empirique
    Objectif
    Données de synthèse
    Ajout de bruit
    Résultats
    Données de synthèse 10/15
    Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
    

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11. Système National des Données de Santé (SNDS)
    Fléau de la dimension
    Réduction de dimension
    Objectif
    Analyse empirique
    Objectif
    Données de synthèse
    Ajout de bruit
    Résultats
    Ajout de bruit 11/15
    Inversement de pixels
    Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
    

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12. Système National des Données de Santé (SNDS)
    Fléau de la dimension
    Réduction de dimension
    Objectif
    Analyse empirique
    Objectif
    Données de synthèse
    Ajout de bruit
    Résultats
    Ajout de bruit 12/15
    Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
    

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13. Système National des Données de Santé (SNDS)
    Fléau de la dimension
    Réduction de dimension
    Objectif
    Analyse empirique
    Objectif
    Données de synthèse
    Ajout de bruit
    Résultats
    Résultats 13/15
    Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
    

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14. Système National des Données de Santé (SNDS)
    Fléau de la dimension
    Réduction de dimension
    Objectif
    Analyse empirique
    Objectif
    Données de synthèse
    Ajout de bruit
    Résultats
    Résultats 14/15
    Tab. : Comparaison des performances du classifieur et du décodeur
    en fonction du bruit utilisé durant la génération des QR Codes
    Bruit Classifieur Décodeur
    Random distortions 99.5% 63.5%
    Ruled surface distortions 99.35% 54.3%
    Foreground/Background selection 99.35% 97.5%
    Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
    

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15. Système National des Données de Santé (SNDS)
    Fléau de la dimension
    Réduction de dimension
    Objectif
    Analyse empirique
    Objectif
    Données de synthèse
    Ajout de bruit
    Résultats
    Merci pour votre attention !
    Rebecca Leygonie Rebecca.leygonie@gmail.com
    

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