La Proposition D’une Architecture Basée Deep Learning Pour La Prédiction Des Maladies Cardiaques Dans Un Environnement Iot
Résumé: Ce travail s'inscrive dans le domaine de l'intelligence artificielle et les technologies de l'Internet des Objets (IoT) afin de résoudre les problèmes liés à la santé, notamment ceux liés aux maladies cardiovasculaires. Dans ce mémoire, nous allons proposer une architecture composée de trois serveurs (serveur d'application, serveur base de données, et serveur web). Le serveur d'application possède un rôle important dans l'architecture proposée, car il est le responsable de la prédiction des maladies cardiaques et d'améliorer l'efficacité de la machine intelligente. Pour cela, nous avons adopté l'algorithme DNN pour faire la prédiction des maladies cardiovasculaires, après plusieurs tests de divers algorithmes d'apprentissage automatique, car il donnait des résultats efficaces. Aussi, l'approche proposée donne la possibilité aux cardiologues pour contribuer à l'expansion de la base de données via le portail électronique qui leur est destiné. De plus, l'approche proposée ouvre la voie vers l'adoption de nouveaux algorithmes intelligents s'ils donnent des résultats efficaces par rapport au précédent. Après la validation et l'évaluations de l'approche proposée, les résultats obtenus sont encourageants et prometteurs
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