Dans ce travail de recherche, nous nous intéressons à l'exploitation des informations médicales pour l'aide à la décision diagnostique. Notre objectif est de définir un système capable de manipuler des données, des informations et des connaissances médicales d'une manière efficace afin de fournir au médecin, à la sortie du système, des informations permettant de faciliter la prise de décision diagnostique. Dans un premier temps, nous abordons les deux phases essentielles dans un système d'aide au diagnostic : la phase de modélisation des connaissances et la phase de raisonnement ou de mécanisme de manipulation de ces connaissances modélisées. Dans le cadre de ce travail, deux modes de raisonnement sont particulièrement considérés : le raisonnement par classification et le raisonnement par similarité. La modélisation des connaissances et le raisonnement sont abordés à la lumière de deux caractéristiques de l'information médicale qui sont : l'hétérogénéité et l'imperfection. Comme cadre général du système proposé, nous avons opté pour l'application de la théorie des possibilités grâce à ses avantages par rapport à d'autres théories de décision en termes de capacités de modélisation et de traitement des informations hétérogènes et imparfaites. En se basant sur cette théorie, nous avons proposé deux modèles possibilistes des connaissances médicales, et pour chaque modèle possibiliste proposé, nous avons discuté les deux types de raisonnement adoptés, par classification et par similarité. Les performances du système d'aide au diagnostic proposé sont évaluées en considérant une application médicale endoscopique comportant deux bases : une base de connaissances constituée d'un ensemble des diagnostics et une base de cas de lésions. Les résultats obtenus sont très intéressants et montrent l'efficacité de la théorie des possibilités comme un cadre de représentation des connaissances médicales et comme outil de raisonnement diagnostique. De plus, l'approche proposée s'est montré très efficace pour l'intégration de plusieurs sources des connaissances, pour la définition de la similarité entre cas et pour l'utilisation l'indice de confiance comme critère de décision (en termes de qualité des informations fournies au médecin).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00719587 |
| Date | 10 January 2012 |
| Creators | AL SUN, Mohammad Homam |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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