Chez CEMKA, l’innovation méthodologique se construit aussi en collaboration avec le monde académique.
Nous sommes heureux de partager la publication de travaux issus d’une thèse CIFRE co-encadrée par Stephane Bouee et Corinne Emery (CEMKA), en partenariat avec l’équipe HeKA d’Inria et le Pr Anne-Sophie Jannot.
Cette recherche s’intéresse à une question au cœur de l’exploitation des données de santé : comment exploiter plus finement les trajectoires de soins, notamment pour mieux comprendre et réduire l’errance diagnostique, tout en développant des modèles prédictifs performants ?
À partir de données simulées reproduisant des parcours de patients issus du SNDS, les travaux ont comparé différentes approches d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique.
Un des principaux enseignements : prendre en compte l’ordre des événements de santé améliore significativement les performances prédictives par rapport aux approches fondées uniquement sur les fréquences d’événements.
Ces résultats contribuent à faire progresser les méthodes d’analyse des données de santé et illustrent l’intérêt des collaborations entre recherche académique et expertise appliquée.
Félicitations à Corentin FAUJOUR et à l’ensemble des auteurs pour cette publication.
