{"id":6460,"date":"2019-11-18T04:23:59","date_gmt":"2019-11-18T04:23:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6460"},"modified":"2019-11-27T10:47:24","modified_gmt":"2019-11-27T10:47:24","slug":"top-applications-of-machine-learning-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Principales applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la sant\u00e9"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f11dc211c32\" aria-label=\"Table des mati\u00e8res\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f11dc211c32\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\" title=\"Applications de l&#039;apprentissage automatique dans le secteur de la sant\u00e9\">Applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la sant\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\" title=\"1. Le diagnostic des maladies cardiaques\">1. Le diagnostic des maladies cardiaques<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#2_The_Prediction_of_Diabetes\" title=\"2. La pr\u00e9diction du diab\u00e8te\">2. La pr\u00e9diction du diab\u00e8te<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#3_The_Prediction_of_Liver_Disease\" title=\"3. La pr\u00e9diction des maladies du foie\">3. La pr\u00e9diction des maladies du foie<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#4_ML_Applications_in_Surgery\" title=\"4. Applications du ML en chirurgie\">4. Applications du ML en chirurgie<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#5_The_Detection_of_Cancer\" title=\"5. La d\u00e9tection du cancer\">5. La d\u00e9tection du cancer<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#6_The_Discovery_of_New_Drugs\" title=\"6. La d\u00e9couverte de nouveaux m\u00e9dicaments\">6. La d\u00e9couverte de nouveaux m\u00e9dicaments<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#7_The_Personalization_of_Treatment\" title=\"7. La personnalisation du traitement\">7. La personnalisation du traitement<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Conclusion\" title=\"Conclusion\">Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Les applications de <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">apprentissage machine<\/a> in healthcare include detection and diagnosis of disease, drug discovery,\u00a0 and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">recherche<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le nombre de patients dans les h\u00f4pitaux augmente rapidement, ce qui signifie qu'il devient de plus en plus difficile d'analyser, voire d'enregistrer, toutes les donn\u00e9es relatives aux patients aujourd'hui. Une bonne solution \u00e0 ce probl\u00e8me est l'apprentissage automatique, qui facilite l'automatisation de l'analyse des donn\u00e9es et rend le syst\u00e8me de sant\u00e9 plus robuste. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Apprentissage automatique<\/a>L'informatique, appliqu\u00e9e aux soins de sant\u00e9, est la confluence de deux domaines : la science m\u00e9dicale et l'informatique. Cette alliance a permis au domaine m\u00e9dical de r\u00e9aliser d'\u00e9normes progr\u00e8s en mati\u00e8re de soins de sant\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De nombreuses recherches sont men\u00e9es dans ce domaine. Google, par exemple, a <a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\">a invent\u00e9 un <\/a><\/span><a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">algorithme<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> De nombreuses autres avanc\u00e9es sont \u00e9galement r\u00e9alis\u00e9es, dont nous parlerons dans cet article.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\"><\/span><b>Applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la sant\u00e9<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'objectif de l'apprentissage automatique en informatique est de rendre la machine plus efficace et plus fiable. Dans le domaine des soins de sant\u00e9, la machine est une extension et un multiplicateur de force pour le cerveau du m\u00e9decin. Apr\u00e8s tout, un patient aura toujours besoin du contact et des soins d'un \u00eatre humain, ce qu'une machine ne peut fournir. Le travail d'une machine ne consiste donc pas \u00e0 remplacer le m\u00e9decin, mais plut\u00f4t \u00e0 l'aider \u00e0 fournir un meilleur service et de meilleurs soins.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\"><\/span><b>1. Le diagnostic des maladies cardiaques<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le c\u0153ur est l'un des principaux organes de notre corps. Nous souffrons de diverses affections cardiaques, telles que les maladies coronariennes, les maladies des art\u00e8res coronaires, etc. Les chercheurs sont en train de d\u00e9velopper des algorithmes d'apprentissage automatique pour faciliter le diagnostic des maladies cardiaques. Il s'agit d'un sujet qui fait l'objet de nombreuses recherches dans le monde entier et un syst\u00e8me automatis\u00e9 de diagnostic des maladies cardiaques serait l'une des plus grandes r\u00e9ussites humaines du XXIe si\u00e8cle.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">st<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> si\u00e8cle.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Les chercheurs travaillent sur les machines \u00e0 vecteur de support, les bayes na\u00efves et d'autres formes d'algorithmes d'apprentissage automatique supervis\u00e9 pour r\u00e9soudre le probl\u00e8me de la d\u00e9tection et du diagnostic des maladies cardiaques.<\/strong> L'un des ensembles de donn\u00e9es les plus importants dans ce domaine est celui des <\/span><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Heart+Disease\"><span style=\"font-weight: 400;\">UCI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour former des algorithmes.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_The_Prediction_of_Diabetes\"><\/span><b>2. La pr\u00e9diction du diab\u00e8te<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le diab\u00e8te est non seulement une maladie dangereuse, mais aussi l'une des maladies les plus r\u00e9pandues dans le monde. Il s'agit \u00e9galement d'une maladie d'entr\u00e9e, qui est elle-m\u00eame l'une des principales causes d'autres maladies et qui conduit inexorablement ses victimes vers la mort.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le diab\u00e8te a la capacit\u00e9 d'endommager diverses parties du corps, comme le c\u0153ur, les reins et le syst\u00e8me nerveux. L'apprentissage automatique est envisag\u00e9 comme un moyen de d\u00e9tecter les marqueurs du diab\u00e8te suffisamment t\u00f4t pour que la vie des patients puisse \u00eatre sauv\u00e9e.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De nombreux algorithmes peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour pr\u00e9dire le diab\u00e8te, notamment Na\u00efve Bayes, Decision Trees, Random Forests et KNNs. L'algorithme de Na\u00efve Bayes est plus performant que les autres en termes de pr\u00e9cision, en raison de ses bonnes performances et du peu de temps qu'il faut pour effectuer les calculs.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_The_Prediction_of_Liver_Disease\"><\/span><b>3. La pr\u00e9diction des maladies du foie<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le foie est un autre organe qui fait partie des organes primaires de l'organisme. Il est crucial pour le m\u00e9tabolisme et peut \u00eatre attaqu\u00e9 par une foule de maladies, dont le cancer du foie, l'h\u00e9patite chronique, la cirrhose du foie, et bien d'autres.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les concepts d'exploration de donn\u00e9es et d'apprentissage automatique sont r\u00e9cemment entr\u00e9s en jeu dans la recherche d'un syst\u00e8me permettant de pr\u00e9dire les maladies du foie. Pour \u00eatre honn\u00eate, c'est un v\u00e9ritable d\u00e9fi que d'essayer de pr\u00e9dire les maladies du foie, en partie parce qu'il y a tellement de maladies possibles qui pourraient attaquer le foie et aussi parce qu'il y a un \u00e9norme volume de donn\u00e9es sur le sujet.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les chercheurs, cependant, font de leur mieux pour contourner ces probl\u00e8mes. Beaucoup de choses ont \u00e9t\u00e9 \u00e9crites par divers <\/span><a href=\"https:\/\/edubirdie.com\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">services de r\u00e9daction d'essais aux \u00e9tats-unis<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> sur l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique comme le regroupement, la classification, etc. Il existe \u00e9galement des ensembles de donn\u00e9es que les chercheurs utilisent pour d\u00e9velopper leurs algorithmes.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_ML_Applications_in_Surgery\"><\/span><b>4. Applications du ML en chirurgie<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/surgery?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Chirurgie<\/a>L'apprentissage automatique, en particulier la chirurgie robotique, est l'une des applications les plus prometteuses de l'apprentissage automatique dans le domaine des soins de sant\u00e9. Il ne s'agit pas d'un seul grand domaine, mais d'une cat\u00e9gorie g\u00e9n\u00e9rale comprenant environ quatre sous-domaines : l'\u00e9valuation des comp\u00e9tences chirurgicales, la suture automatique, la mod\u00e9lisation du flux de travail chirurgical et l'am\u00e9lioration du mat\u00e9riel chirurgical robotis\u00e9.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La suture est le processus qui consiste \u00e0 recoudre une plaie. Lorsqu'elle est automatique, la proc\u00e9dure chirurgicale prend beaucoup moins de temps et soulage le chirurgien. Les chercheurs travaillent d'arrache-pied dans ce domaine, appliquant les principes de l'apprentissage automatique aux diff\u00e9rents aspects de la chirurgie et \u0153uvrant pour un avenir o\u00f9 la chirurgie assist\u00e9e par robot sera \u00e0 la fois efficace et s\u00fbre, et peut-\u00eatre m\u00eame peu invasive.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En neurochirurgie, par exemple, les robots ne sont pas encore aussi efficaces que les neurochirurgiens le souhaiteraient. Par cons\u00e9quent, pratiquement toutes les proc\u00e9dures sont manuelles et l'ensemble du processus prend beaucoup de temps. Il n'y a pas non plus de retour d'information automatique. Le d\u00e9veloppement de l'apprentissage automatique dans ce domaine s'av\u00e9rera grandement b\u00e9n\u00e9fique.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_The_Detection_of_Cancer\"><\/span><b>5. La d\u00e9tection du cancer<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprentissage automatique et ses diff\u00e9rentes approches sont largement utilis\u00e9s pour pr\u00e9dire et d\u00e9tecter divers types de tumeurs. L'apprentissage profond est \u00e9galement tr\u00e8s important dans ce domaine, car les donn\u00e9es ne manquent pas et la m\u00e9thode est accessible. En fait, l'apprentissage profond a connu un certain succ\u00e8s dans le diagnostic du cancer du sein et a consid\u00e9rablement augment\u00e9 la pr\u00e9cision dans ce domaine.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>DeepGene, un classificateur d'apprentissage profond pour les types de cancer, a \u00e9t\u00e9 largement explor\u00e9 par les chercheurs chinois.<\/strong> L'une des m\u00e9thodes les plus prometteuses de pr\u00e9diction du cancer \u00e0 laquelle l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont appliqu\u00e9s est l'extraction de caract\u00e9ristiques \u00e0 partir de donn\u00e9es sur l'expression g\u00e9n\u00e9tique. Cette approche se pr\u00eate particuli\u00e8rement bien aux r\u00e9seaux neuronaux convolut\u00e9s, un type d'algorithme d'apprentissage automatique.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_The_Discovery_of_New_Drugs\"><\/span><b>6. La d\u00e9couverte de nouveaux m\u00e9dicaments<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprentissage automatique est largement utilis\u00e9 dans la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments et s'av\u00e8re tr\u00e8s prometteur. <strong>Microsoft a le projet Hanover, qui cherche \u00e0 am\u00e9liorer <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/precision-medicine?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">m\u00e9decine de pr\u00e9cision<\/a> en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.<\/strong> Plusieurs autres entreprises travaillent sur le m\u00eame projet, toutes utilisant des approches diff\u00e9rentes et prometteuses du probl\u00e8me.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprentissage automatique pr\u00e9sente plusieurs avantages lorsqu'il est appliqu\u00e9 \u00e0 la science des soins de sant\u00e9. Il rendra le processus de d\u00e9couverte de nouveaux m\u00e9dicaments plus rapide et moins sujet aux erreurs en r\u00e9duisant consid\u00e9rablement le taux d'\u00e9chec. Il permettra \u00e9galement de r\u00e9duire le co\u00fbt de la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments en optimisant le processus de fabrication des m\u00e9dicaments.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_The_Personalization_of_Treatment\"><\/span><b>7. La personnalisation du traitement<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprentissage automatique appliqu\u00e9 \u00e0 la personnalisation des traitements est l'un des domaines qui suscitent le plus de recherches dans le domaine de la sant\u00e9 et de l'apprentissage automatique. L'objectif du traitement personnalis\u00e9 est de pouvoir am\u00e9liorer les services de sant\u00e9 individuels en utilisant des donn\u00e9es et des techniques d'analyse tr\u00e8s individuelles. Les outils d'apprentissage automatique pour le calcul et les statistiques sont utilis\u00e9s dans ce domaine pour d\u00e9velopper des syst\u00e8mes de traitement personnalis\u00e9s bas\u00e9s sur les informations g\u00e9n\u00e9tiques et les sympt\u00f4mes du patient.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les algorithmes d'apprentissage automatique supervis\u00e9 sont utilis\u00e9s dans le d\u00e9veloppement de syst\u00e8mes de traitement personnalis\u00e9s utilisant les informations m\u00e9dicales individuelles des patients.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><b>Conclusion<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les applications de l'apprentissage automatique dans le domaine des soins de sant\u00e9 permettent de d\u00e9velopper et de fournir une m\u00e9decine personnalis\u00e9e, d'am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de vie et de d\u00e9tecter les maladies \u00e0 un stade pr\u00e9coce. L'avenir est \u00e0 la fois prometteur et brillant. L'apprentissage automatique promet de faire progresser les soins de sant\u00e9 dans des proportions que nous ne pouvons peut-\u00eatre pas imaginer aujourd'hui. \u00c0 l'avenir, la puissance des ordinateurs pourrait \u00eatre mise au service des maladies physiques de l'humanit\u00e9, faisant de nous des \u00eatres v\u00e9ritablement immortels.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Vous avez besoin d'aide pour un projet d'apprentissage automatique ?  Engagez <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">consultants freelance en apprentissage automatique<\/a> sur Kolabtree. Il est gratuit de publier votre projet et d'obtenir des devis.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les applications de l'apprentissage automatique dans les soins de sant\u00e9 comprennent la d\u00e9tection et le diagnostic des maladies, la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments et la m\u00e9decine personnalis\u00e9e. Nicholas Walker d\u00e9crit comment le ML est utilis\u00e9 pour faire progresser les soins de sant\u00e9 et la recherche m\u00e9dicale.  Le nombre de patients dans les h\u00f4pitaux augmente rapidement, ce qui signifie qu'il devient de plus en plus difficile d'analyser, et m\u00eame d'enregistrer, tous les dossiers m\u00e9dicaux des patients.<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" title=\"Lire la suite\">Lire la suite<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6472,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[443,433],"tags":[355,336,497],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Top Applications of Machine Learning in Healthcare - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Top Applications of Machine Learning in Healthcare\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/fr\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Kolabtree Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-11-18T04:23:59+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-11-27T10:47:24+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-healthcare.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1280\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"800\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u00c9crit par\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutes\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Top Applications of Machine Learning in Healthcare - 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