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Revue de presse

Échec d’un algorithme de deep learning de prédiction des crises

Les auteurs de cet article avaient préalablement développé un algorithme de deep learning entraîné sur des journaux de crises de 3 806 patients épileptiques. Le but de cet algorithme est d’utiliser le journal de crises d’un patient sur les 84 jours précédents afin de produire une prédiction du risque de crise dans les 24 heures à venir, et de produire chaque jour une nouvelle prédiction en prenant en compte les données de la journée nouvellement écoulée. Les…

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