Event
Nathaie Jourdan, Bioptimize
Thursday, November 30, 2017 15:00to16:00
Room PK-5115 , Pavillon President-Kennedy, CA
Détermination de lÂ’importance des variables par Catégorisations supervisées et règles dÂ’associations.
En médecine personnalisée, les données à analyser sont très diverses et incluent souvent des co-variables descriptives de l’état général du patient et des données de grandes dimensions (« omiques »). Ces données sont complexes et hétérogènes et le nombre d’observations est souvent faible (une centaine) par rapport à la dimension des données (des milliers ou dizaines de milliers). Même si les objectifs des études restent classiques (découverte de groupes, discrimination/prédiction...), il est nécessaire de développer de nouvelles méthodes statistiques pour la sélection de variables. De plus, il est nécessaire de proposer des résultats compréhensibles et exploitables par les cliniciens. Une méthode de catégorisations supervisées va être présentée. Les cutoffs sont détectés par la mise en place d’algorithmes génétiques permettant la séparation de sous-populations distinctes vs la ou les variable(s) d’intérêt considérées. Ces sous-populations peuvent être ensuite rapidement visualisées et interprétées avec la mise en place de cartes de profilages issues de règles d’associations.