Prédiction de faisabilité de médicament en utilisant l’apprentissage automatique

Abstract

Cette étude comparative a l’objectif pour prédire de faisabilité d’un médicament (streptomycine) et choisir le meilleur algorithme (classifier) parmi ces quatres (Naïve bayes ; oneR ; tree J48 ; random forest) selon les fonctions de prédiction ; le score de rappel et F1 score, j’ai utilisé le logiciel de weka et le data set extrait de « British Médical Journal de 1948, intitulé Streptomycin Treatment of Pulmonary Tuberculosis » La streptomycine est le premier antibiotique ayant eu une action sur mycobactérie de TB et maintenant est un traitement de deuxième ligne pour le traitement de cette maladie qui est asymptomatique parfois sur le plan général particulièrement la Tb pulmonaire, ses anomalies biologiques une accélération de la vitesse de sédimentation, un leucocyte minime, une anémie peuvent s’observer