DonnéeUne donnée est ce qui est connu et qui sert de point de départ à un raisonnement ayant pour objet la détermination d'une solution à un problème en relation avec cette donnée. Cela peut être une description élémentaire qui vise à objectiver une réalité, le résultat d'une comparaison entre deux événements du même ordre (mesure) soit en d'autres termes une observation ou une mesure. La donnée brute est dépourvue de tout raisonnement, supposition, constatation, probabilité.
Œdème aigu du poumonL'œdème aigu du poumon (OAP) est une affection pulmonaire secondaire à l'inondation ou l'accumulation brutale de liquides dans les poumons (alvéoles ou des espaces interstitiels pulmonaires). Cet état est responsable de troubles des échanges gazeux et peut entraîner une insuffisance respiratoire. Le plus fréquemment, il est d'origine cardiaque et dû à une insuffisance cardiaque gauche aiguë (on parle d'œdème cardiogénique).
Artère pulmonaireLes artères pulmonaires sont des artères qui transportent le sang désoxygéné du cœur aux deux poumons. Le tronc pulmonaire (anciennement artère pulmonaire) naît du ventricule droit du cœur et se divise en deux artères pulmonaires gauche et droite, chacune se ramifiant dans le poumon correspondant. thumb|Cœur et gros vaisseaux vus de face, montrant le tronc pulmonaire Le tronc pulmonaire est une artère située dans le thorax. Il mesure 5 cm de longueur et 30 mm de diamètre, pour une épaisseur de paroi de 1,5 mm.
Cœur pulmonaireLe cœur pulmonaire, est l'élargissement et l'insuffisance du ventricule droit du cœur en réponse à une augmentation de la post-charge, c'est-à-dire de la résistance vasculaire (ou hypertension artérielle pulmonaire). Le cœur pulmonaire est habituellement chronique mais peut être aigu et réversible. Le cœur pulmonaire aigu s’observe essentiellement au cours d’une embolie pulmonaire massive, ou bien dans le cadre du syndrome de détresse respiratoire aiguë. Si elle n'est pas traitée, la mort peut en résulter.
Maladie respiratoirevignette|Prévalence des maladies respiratoires dans le monde (selon DALY/OMS 2004) Une maladie respiratoire est une maladie qui touche l'appareil respiratoire ou qui provoque des troubles de la respiration. L'étude des maladies respiratoires est connue sous le nom de pneumologie. Les maladies respiratoires ont sans doute toujours existé, mais elles ont évolué. Jusqu'à la révolution industrielle, la médecine traitait des maladies phtisiologiques et essentiellement la tuberculose, la grippe et quelques autres infections respiratoires endémiques de nombreuses régions habitées par l'homme.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Circulation pulmonaireLa circulation pulmonaire, appelée aussi petite circulation, est une partie de l'appareil cardiovasculaire dont la fonction est d'amener par l'artère pulmonaire le sang veineux (sang pauvre en oxygène et riche en gaz carbonique) au contact des alvéoles pulmonaires pour le réoxygéner totalement puis de renvoyer ce sang au cœur par les veines pulmonaires. Cette petite circulation qui renouvelle les gaz du sang se distingue de la grande circulation (appelée aussi circulation systémique).
Hypertension artérielle pulmonaireL'hypertension artérielle pulmonaire (HTAP) correspond à un groupe de maladies d'évolution progressive caractérisée par une élévation anormale de la pression sanguine au niveau des artères pulmonaires, dont le symptôme principal est un essoufflement à l'effort. Selon la cause et la gravité, l'hypertension artérielle pulmonaire peut être une maladie grave avec une tolérance à l'effort très nettement diminuée et mener à une insuffisance cardiaque droite.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
Fibrose pulmonaireLa fibrose pulmonaire est une lésion des poumons caractérisée par une fibrose, c'est-à-dire la présence d'un excès de tissu conjonctif fibreux. De nombreuses pathologies sont en cause, parmi lesquelles les pneumopathies interstitielles. La gêne respiratoire (dyspnée) est le principal symptôme. Le plus souvent, la présentation clinique et l'aspect du scanner permettent de poser le diagnostic. Le traitement est celui de la cause et consiste à prévenir l'aggravation de la maladie.
Bronchopneumopathie chronique obstructiveLa , abrégée BPCO, est un groupe de maladies chroniques systémiques respiratoires, affectant souvent les bronches puis les poumons. Au Canada, la maladie est aussi appelée (MPOC). Sa prévalence est difficile à estimer à cause du sous-diagnostic, mais elle constitue la troisième cause de décès dans le monde avec de décès en 2019, touchant pour 80 % des pays peu ou moyennement développés. En France, cette pathologie aurait fortement augmenté depuis quelques décennies (probablement pour partie en lien avec le vieillissement de la population, le tabagisme et la pollution de l'air).
Pneumopathie interstitielleLes pneumopathies interstitielles désignent un groupe hétérogène d'affections du tissu pulmonaire pouvant évoluer vers une insuffisance respiratoire ou une fibrose pulmonaire, par atteinte de la structure alvéolaire. Elles peuvent être d'installation aiguë ou au contraire d'installation insidieuse, lente et progressive. La principale complication est la fibrose pulmonaire qui est définitive. Suivant son importance il s'ensuivra une insuffisance respiratoire plus ou moins sévère.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Neural networkA neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.
Analyse des donnéesL’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la statistique multivariée. Certaines méthodes, pour la plupart géométriques, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données.
Réhabilitation respiratoireLa réhabilitation respiratoire est une technique médicale qui s'adresse à l'ensemble des malades atteints de pathologies respiratoires chroniques (insuffisance respiratoire, broncho-pneumopathie chronique obstructive (BPCO), bronchite chronique, emphysème, asthme, dilatations des bronches, syndrome d'apnée du sommeil, etc.). Cette méthode s'inscrit dans la durée et nécessite le savoir-faire d'une équipe pluridisciplinaire. Son efficacité a été essentiellement démontrée pour la BPCO dans ses formes modérées et sévères.
Big dataLe big data ( « grosses données » en anglais), les mégadonnées ou les données massives, désigne les ressources d’informations dont les caractéristiques en termes de volume, de vélocité et de variété imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour créer de la valeur, et qui dépassent en général les capacités d'une seule et unique machine et nécessitent des traitements parallélisés. L’explosion quantitative (et souvent redondante) des données numériques permet une nouvelle approche pour analyser le monde.
Segmentation d'imageLa segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.
Réseau de neurones à propagation avantUn réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. vignette|Réseau de neurones à propagation avant Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
