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Projets en cours

Pharmaco-Epidémiologie des Produits de Santé (PEPS)

Financé par ANSM, 2015-2018

L’objectif de ce projet est le développement d’une plate-forme pour la pharmaco-épidémiologie. La pharmaco-épidémiologie concerne l’usage et l’effet des médicaments en condition réelle. Le projet PEPS a pour but de développer des outils pour l’analyse de données provenant de la base du SNIIRAM, afin de conduire des études pharmaco-épidémiologiques.

Axes de recherche

  • Boite à outils pour la fouille interactive de motifs séquentiels à base de requêtes
  • Langage de requête adapté dirigé par le domaine
  • Nouveaux opérateurs de fouille de motifs séquentiels (chroniques discriminantes)
  • Application d’outils de fouille de données à la pharmaco-épidemiologie

Membres

  • CHU Rennes & Brest
  • EHESP
  • LTSI
  • IRT B<>Com
  • IRISA/Inria (équipes LACODAM, DRUID and DYLISS)

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Publications

  • Erwan Drezen, Thomas Guyet, André Happe. From medico-administrative databases analysis to care trajectories analytics: an example with the French SNDS. Fundamental and Clinical Pharmacology, Wiley, 2017, hal-01631802
  • Yann Dauxais, Thomas Guyet, David Gross-Amblard, André Happe. Discriminant chronicles mining: Application to care pathways analytics. Artificial Intelligence in Medicine, Jun 2017, Vienna, Austria. 2017, 16th Conference on Artificial Intelligence in Medicine. hal-01568929
  • Thomas Guyet, André Happe, Yann Dauxais. Declarative Sequential Pattern Mining of Care Pathways. Conference on Artificial Intelligence in Medicine in Europe, Jun 2017, Vienna, Austria. 24, pp.1161 – 266, 2017, 16th Conference on Artificial Intelligence in Medicine., hal-01569023

HYPTSER: Hybrid-models for Time-Series Prediction

Funded by PGMO, 2017-2018

The objective of this project is to develop hybrid machine-learning models for time series prediction. It is applied to the prediction of KPI of cloud infrastructures.

Axes de recherche

  • Time-series prediction
  • Machine learning

Members

  • Orange Labs, Lannion
  • Inria (Teams LACODAM and LinkMedia)

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ITRAMI

2014-2017

Axes de recherche

  • Préférences utilisateur
  • Nouveaux opérateurs de fouille de motifs : skypatterns
  • Visualisation de données

Members

  • LIG
  • ST Microelectronics

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SePaDec: Sequential Pattern Mining with Declarative Approaches

Financé par le projet PEPS et la Région Bretagne, 2016-2017

Axes de recherche

  • Fouille de données déclarative
  • Answer Set Programming
  • Pharmaco-épidémiologie

Membres

  • LACODAM

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Publications

  • Ahmed Samet, Thomas Guyet, Benjamin Negrevergne. Mining rare sequential patterns with ASP. ILP 2017 – 27th International Conference on Inductive Logic Programming, 2017, hal-01569582
  • Ahmed Samet, Thomas Guyet, Benjamin Negrevergne, Tien-Tuan Dao, Tuan Nha Hoang, et al.. Expert Opinion Extraction from a Biomedical Database. Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty (ECSQARU), Jul 2017, Lugano, Switzerland. Springer, 31 (LNCS 10369), pp.1 – 12, 2017, Proceedings of 14th European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty hal-01584984

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