Comment faciliter la détection de problèmes de santé chez les sportifs en utilisant des méthodes d'intelligence artificielle ?

Thèmes abordés

TIPE Travail d'Initiative Personnelle Encadré, IA Intelligence Artificielle, algorithme, santé, sport, réseau neurone, codage, maladie cardiaque, traitement de données, machine learning

Résumé du document

Dans le domaine du sport et de la performance athlétique, la santé des sportifs est d'une importance capitale. Tout au long de leur carrière, les sportifs sont exposés à divers risques de problèmes de santé liés à leur pratique sportive, à leur mode de vie et à d'autres facteurs environnementaux. La détection précoce de ces problèmes de santé est essentielle pour assurer le bien-être des sportifs et optimiser leurs performances.
L'objectif de ce TIPE est de détecter les problèmes de santé qu'un sportif est le plus susceptible de contracter, en utilisant des méthodes d'intelligence artificielle. Il se compose d'un code expliqué pas à pas.

Extraits

[...] data_heart=pd.read_csv("./2020/heart_2020_cleaned.csv") data_heart.head() data_heart.shape Le jeu de données comprend 18 colonnes qui correspondent aux caractéristiques de chaque patient et 319795 lignes qui correspondent au nombre de patients interrogés data_heart = data_heart.drop(['Race', 'SkinCancer', 'KidneyDisease'], axis=1) data_heart missing_values = data_heart.isnull().sum() print(missing_values) data_heart.info() # Accéder aux différentes valeurs de la colonne "AgeCategory" et GenHealth valeurs_age = data_heart['AgeCategory'].unique() val_genhealth=data_heart['GenHealth'].unique() # Afficher les différentes valeurs print(valeurs_age) print(val_genhealth) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # Créer une copie des données pour éviter toute modification indésirable data_encoded = data_heart.copy() # Instancier LabelEncoder label_encoder = LabelEncoder() # Appliquer LabelEncoder aux variables catégorielles for column in data_encoded.columns: if data_encoded[column].dtype 'object': data_encoded[column] = label_encoder.fit_transform(data_encoded[column]) data_encoded data_encoded.info() data_encoded.describe() def normalize(df, features): result = df.copy() for feature_name in features: max_value = df[feature_name].max() min_value = df[feature_name].min() result[feature_name] = (df[feature_name] - min_value) / (max_value - min_value) return result normalised_df = normalize(data_encoded,data_encoded.columns) normalised_df # 3. Construction de modèles de Machine Learning Pour préparer nos données pour la modélisation, nous avons suivi les étapes suivantes : 1. **Importation des bibliothèques nécessaires** : Nous avons importé les bibliothèques `LabelEncoder` et `train_test_split` depuis `sklearn.preprocessing` et `sklearn.model_selection` respectivement. [...]

[...] Ces bibliothèques nous permettront de prétraiter nos données et de diviser notre jeu de données en ensembles de formation et de test. 2. **Diviser les données en caractéristiques (features) et cibles (target)** : Nous avons séparé notre jeu de données en deux parties : - `X_encoded` : contient toutes les caractéristiques (colonnes) sauf la colonne cible "HeartDisease". - `y_encoded` : contient uniquement la colonne cible "HeartDisease". 3. **Division des ensembles de formation et de test** : Nous avons utilisé la fonction `train_test_split` pour diviser nos données en ensembles de formation (`X_train_encoded`, `y_train_encoded`) et de test (`X_test_encoded`, `y_test_encoded`). [...]

[...] Comment faciliter la détection de problèmes de santé chez les sportifs en utilisant des méthodes d'intelligence artificielle ? # Détection des problèmes de santé d'un sportif grâce des méthodes d'intelligence artificielle: cas des maladies cardiaques # 1. Introduction Dans le domaine du sport et de la performance athlétique, la santé des sportifs est d'une importance capitale. Tout au long de leur carrière, les sportifs sont exposés à divers risques de problèmes de santé liés à leur pratique sportive, à leur mode de vie et à d'autres facteurs environnementaux. [...]

[...] Avec les avancées rapides dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, il est désormais possible d'exploiter ces technologies pour faciliter la détection précoce des problèmes de santé chez les sportifs. En utilisant des méthodes d'IA, il est envisageable de créer des modèles prédictifs qui analysent le profil d'un sportif et identifient les risques potentiels de maladies ou de blessures. Dans ce cadre nous nous posons la question suivante: Comment faciliter la détection de problèmes cardiovasculaires chez les sportifs en utilisant des méthodes d'intelligence artificielle ? [...]

[...] Nous avons spécifié que 20% des données seront utilisées comme ensemble de test en fixant `test_size=0.2`. De plus, nous avons utilisé `random_state=42` pour garantir la reproductibilité des résultats. Cette étape de division des données est cruciale dans le processus de modélisation, car elle nous permet d'évaluer les performances de notre modèle sur des données qu'il n'a pas vues pendant l'entraînement. [...]