Une extension de la décomposition tensorielle au phénotypage temporel - Collection des publications du laboratoire Bernoulli Access content directly
Conference Papers Year : 2023

Une extension de la décomposition tensorielle au phénotypage temporel

Abstract

La décomposition tensorielle a récemment fait l'objet d'une attention croissante dans la communauté de l'apprentissage automatique en raison de sa polyvalence dans le traitement des données à grande échelle. Cependant, cette tâche devient plus difficile lorsqu'il s'agit de prendre en comte la dimension temporelle. Dans cet article, nous étendons la décomposition tensorielle à l'extraction de phénotypes temporels, décrits comme un combinaison de caractéristiques sur une fenêtre de temps. Nous proposons un nouveau modèle de décomposition intégrant plusieurs régularisations pour améliorer l'interprétabilité des phénotypes extraits. Nous validons ce dernier sur des données synthétiques et réelles provenant de l'Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP). Les résultats montrent qu'il est plus performant que les modèles les plus récents de décomposition et qu'il découvre des phénotypes intéressants pour les cliniciens.
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hal-03902300 , version 1 (15-12-2022)

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  • HAL Id : hal-03902300 , version 1

Cite

Hana Sebia, Thomas Guyet, Etienne Audureau. Une extension de la décomposition tensorielle au phénotypage temporel. EGC 2023 - 23ème Conférence Francophone sur l'Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2023, Lyon, France. ⟨hal-03902300⟩
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