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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/466
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dc.contributor.authorAZZAG, HOussem EDdine-
dc.date.accessioned2023-10-12T12:58:48Z-
dc.date.available2023-10-12T12:58:48Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/466-
dc.descriptionEncadreur : Mr Khaldi Belkacem / Mr Jean-charles DUFOURen_US
dc.description.abstractAbstract : The field of medicine is one of the most important fields in human life in general, as it is the thread that connects human life, and this field has developed in recent years clearly, but despite that, medicine still has some mistakes. Therefore, systems have been developed that are systems for protection from medical errors. The aim of these systems is to alert doctors to possible errors in their operations or in their prescriptions for patients, and so on. These systems have been widely spread in recent years, as the largest hospitals are currently using these systems. The aim of this work is to provide a set of research that proposes systems to protect against medical errors using machine learning. We thoroughly discuss all the advantages and disadvantages of this research and try to compare these researches to reach a method that is considered the best and most effective in this field.*** Résumé : Le domaine de la médecine est l’un des domaines les plus importants de la vie humaine en général, car c’est le fil qui relie la vie humaine, et ce domaine s’est clairement développé ces dernières années, mais malgré cela, la médecine a encore quelques erreurs. On a donc développé des systèmes qui sont des systèmes de protection contre les erreurs médicales. Ces systèmes ont pour but d’alerter les médecins sur d’éventuelles erreurs dans leurs opérations ou dans leurs prescriptions aux patients, etc. Ces systèmes se sont largement répandus ces dernières années. , car les plus grands hôpitaux utilisent actuellement ces systèmes. Le but de ce travail est de fournir un ensemble de recherches proposant des systèmes de protection contre les erreurs médicales utilisant l’apprentissage automatique. Nous discutons en profondeur de tous les avantages et inconvénients de cette recherche et essayons de comparer ces recherches pour aboutir à une méthode considérée comme la meilleure. et les plus efficaces dans ce domaine.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectMachine Learningen_US
dc.subjectDeep Learningen_US
dc.subjectMedical Errorsen_US
dc.subjectDecision Support Systemsen_US
dc.titleEVALUATION OF MEDICAL PRESCRIPTIONS USING DEEP LEARNING & MACHINE LEARNINGen_US
dc.typeThesisen_US
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