Algorithme d'apprentissage automatique pour l'analyse des données des patients

Il a été décidé de regrouper le projet autour de deux objectifs : l’un étant principal et l’autre secondaire
réalisé si le temps le permet. 

Le premier, est la récupération, le nettoyage, et l’analyse des données récoltées depuis le logiciel
Hemadialyse. Ces informations seront utiles car nous voulons les traiter via un algorithme de Machine
Learning puis d’en ressortir un résultat indiquant l’urgence de la situation du patient. Si, pour des
problèmes de confidentialité des données, cela n’est pas possible dans le temps imparti, alors nous
allons concentrer nos efforts sur le deuxième objectif.
Le deuxième objectif qui lui est secondaire, est le déploiement du système préalablement implémenté
sur la plateforme Microsoft Azure. Pour cela, il faudra que des autorisations soient demandées afin de
pouvoir publier ce système. En effet, dû à la confidentialité des données des patients, il est impératif
que des procédures soient lancées avec des accords spécifiques, ce qui pourraient entraîner un certain
retard dans l’élaboration de cet objectif. Par contre, la mise en place de l’infrastructure, la
compréhension de l’architecture ainsi que l’analyse du produit peuvent être réalisées dans ce projet.
Ce n’est pas tout, puisqu’une intégration des appareils médicaux permettra d’envoyer des données
personnelles de patients qui pourront donc être analysées par le système de Machine Learning créé
au préalable.