Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La thèse, réalisée dans le cadre du projet « investissements d'avenir » E-care, propose un processus méthodologique pour faciliter l'analyse et la conception de systèmes de télésurveillance médicale pour la détection précoce de signes précurseurs à toute complication. La méthodologie proposée est basée sur un système multi-agents utilisant plusieurs types d'ontologies associées à un système expert. Le système multi-agents est adapté à la télésurveillance médicale avec une architecture distribuée pour permettre l’autonomie et la réactivité au sein des sites de déploiement, en particulier les habitats. Les architectures ainsi conçues, prennent en compte l'ensemble des données du patient : son profil, ses antécédents médicaux, les traitements médicamenteux, les données physiologiques et comportementales ainsi que les données relatives à son environnement et à son hygiène de vie. Ces architectures doivent également être ouvertes pour s'adapter à de nouvelles sources de données.Cette méthodologie a été appliquée au projet E-care définissant ainsi son système d'information. Ce système d'information est composé de deux types d'ontologies représentant les connaissances pertinentes ainsi qu'un système expert pour la détection de situations à risque. Une première ontologie du problème a été construite pour gérer le système, les acteurs et leurs taches. Par la suite, trois ontologies de domaines ont été construites représentant, les maladies, les médicaments et les facteurs de risque cardio-vasculaire. Le système expert exploite des règles d'inférences construites en collaboration avec les experts médicaux et en utilisant des guides de bonnes pratiques dans le domaine de la cardiologie. Cette méthodologie a défini également l'architecture du système composé de quatre types d'agents autonomes à savoir : des capteurs pour la prise de mesures, une passerelle pour la collecte et la transmission depuis les habitats, un serveur pour le traitement et l'accès aux données, et enfin une base de données pour le stockage sécurisé des données des patients.Le système E-care a été testé et validé en utilisant des tests et des simulations inspirés de cas réels. Par la suite, une expérimentation a été faite pour la validation les différents composants du système dans milieu de télésurveillance médicale. Cette expérimentation est passée par deux phases, la première s'est déroulée au CHRU de Strasbourg, et la deuxième est en cours aux domiciles des patients. / The thesis, conducted as part of the E-care project, proposes a methodological process to facilitate the analysis and design of medical remote monitoring systems for early detection of signs of any complications. The proposed methodology is based on a multi-agent system using several types of ontologies associated with an expert system. The multi-agent system is suitable for medical monitoring with a distributed architecture to keep some autonomy and responsiveness of habitats. The process identifies the generic and specific aspects of each system. The designed architectures take into account all the patient data such as: patient profile, medical history, drug treatments, physiological and behavioral data, as well as data relating to patient's environment and his lifestyle. These architectures should be open to be adapted to new data sources.This methodology was applied to E-care project in order to define its information system. This information system is composed of two types of ontologies (problem ontology and several domain ontologies) and an expert system for the detection of risk situations. The problem ontology was built to manage the system including users and their tasks. Three domain ontologies have been built to represent, disease, drugs and cardiovascular risk factors. The expert system uses inference rules, which are defined in collaboration with medical experts using their knowledge and some medical guidelines. This methodology also defined the system architecture, which consists of four autonomous agents types namely: medical sensors to collect physiological measurements. The gateway collects data from sensors and transmits them from the patients' homes to the server. The server processes data and gives access to them. Finally the database secures storage of patient data.As part of the E-care project, an experiment was conducted to validate the various system components. This experiment has gone through two phases, the first was held at the University Hospital of Strasbourg, and the second is in the patients' homes.