Résumé :

Ce séminaire se penche sur l'exploration novatrice de l'analyse affective du contenu multi-source à travers l'apprentissage profond, en mettant en lumière son application dans le domaine médical. L'examen se concentre sur la richesse des données multi-source, provenant de réseaux sociaux, d'imagerie médicale, de dossiers patients, et d'autres sources hétérogènes, et leur potentiel dans la prédiction des maladies telles que la dépression, la maladie d'Alzheimer, le diabète, le cancer, et même les maladies infectieuses comme le COVID-19. En mettant l'accent sur les méthodes d'analyse avancées, nous explorons comment ces données peuvent être utilisées pour prédire, détecter et prévenir ces maladies. Notre objectif est d'illustrer les progrès récents dans ce domaine passionnant et d'explorer comment ces avancées peuvent améliorer les stratégies de diagnostic, de prévention et de traitement, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour la santé publique et la médecine personnalisée.