Implémentation d’une infrastructure automatisée pour la gestion de données médicales

Sari, Yugurta (2023). Implémentation d’une infrastructure automatisée pour la gestion de données médicales. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

Les épidémies sont imprévisibles, souvent meurtrières. Quel que soit l’endroit de la planète où elles surgissent, nous sommes tous potentiellement concernés. Avec la mondialisation des transports aériens, un microbe peut faire le tour du monde en moins de 24h.

Mon mémoire s’intéresse à mettre en place une infrastructure automatisée. En effet, elle porte sur une forte implication des techniques modernes de l’automatisation et de l’intelligence artificielle pour la gestion des données médicales telles les données d’une épidémie, en assurant un moyen efficace pour collecter un grand nombre d’informations en peu de temps.

Nous avons réussi à développer un Playbook Ansible responsable de l’implémentation des bases de données PostgreSQL, ainsi un Playbook dédié pour l’agrégation de données enregistrées dans plusieurs serveurs. De plus, nous avons traité l’aspect sécurité de notre infrastructure avec l’application de plusieurs techniques qui assurent l’étanchéité des serveurs de base de données contre les différentes attaques possibles.

Comme preuve de concept, nous avons décidé d'exploiter la capacité de cette infrastructure dans la gestion de données, en particulier la possibilité de collecter et de consolider des données à partir de plusieurs serveurs. Nous pourrons ainsi utiliser les données collectées pour entraîner des modèles prédictifs, en particulier des données médicales réelles comprenant des échantillons de cris de nourrissons appartenant à deux classes : des échantillons de cas sains et des échantillons de cas atteints de pathologies.

Les modèles développés sont basés sur la technique du Deep Feed Forward Neural Network. Grâce aux données collectées à l'aide de notre infrastructure, nous pourrons entraîner les modèles pour prédire les classes de nos échantillons tout en visant à obtenir les meilleurs résultats possibles.

Titre traduit

Implementation of an automated infrastructure for medical data management

Résumé traduit

Epidemics are unpredictable, often deadly. Wherever they appear on the planet, we are all potentially concerned. With the globalization of air transport, a microbe can travel around the world in less than 24 hours.

My thesis focuses on building an automated infrastructure. Indeed, it focuses on a strong involvement of modern automation and artificial intelligence techniques for the management of medical data such as epidemic data, ensuring an efficient way to collect a large amount of information in a short time.

We managed to develop an Ansible Playbook responsible for the implementation of PostgreSQL databases, as well as a dedicated Playbook for the aggregation of data stored on several servers. In addition, we have addressed the security aspect of our infrastructure with the application of several techniques that ensure that database servers are sealed against various possible attacks.

As proof of concept, we decided to exploit the capacity of this infrastructure in data management, in particular the ability to collect and consolidate data from several servers. To then use the data collected to train predictive models. The data used to form the models are real medical data consisting of infant cry samples, of which there are two classes of samples: samples of healthy cases, and samples of cases with pathologies.

The models developed are based on the technique (Deep Feed Forward Neural Network), with the data we will collect using our infrastructure, we will be able to train the models to predict the classes of our samples, while aiming for the best possible results.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Mémoire présenté à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention de diplôme de maitrise avec mémoire en génie des réseaux de télécommunication". Comprend des références bibliographiques (pages 75-78).
Mots-clés libres:	automatisation d’infrastructure, ansible, PostgreSQL
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Tadj, Chakib
Programme:	Maîtrise en ingénierie > Génie
Date de dépôt:	02 oct. 2023 14:58
Dernière modification:	02 oct. 2023 14:58
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/3283

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