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Les ensembles de données volumineux et complexes étant de plus en plus accessibles à la communauté des chercheurs, des techniques d'analyse de données plus avancées et sophistiquées sont nécessaires pour exploiter et gérer ces données. Les méthodes d'apprentissage automatique et d'exploration de données peuvent être utilisées pour extraire des connaissances importantes de diverses sources de données importantes et hétérogènes, afin de soutenir la recherche biomédicale et la prestation de soins de santé. Les soins de santé basés sur les données sont au coeur de la vision des systèmes de santé intelligents et sont très prometteurs pour la transformation de la situation actuelle des soins de santé. L'extraction de données prédictives devient un instrument d'analyse important pour la communauté scientifique et les praticiens cliniques dans le domaine de la médecine. L'utilisation secondaire des données relatives aux patients et aux études cliniques permet d'améliorer l'expérience des individus en matière de soins de santé. En outre, elle permet d'élargir les connaissances sur les maladies et les traitements et conduit à une augmentation de l'efficacité et de l'efficience des systèmes de soins de santé.