La sécurité est une première étape essentielle dans l'amélioration de la qualité des soins. Devant l’importance de ces erreurs qui menacent 12 millions de patients aux USA chaque année ; plusieurs travaux ont essayé de trouver des solutions pour réduire les erreurs médicales et les effets indésirables des médicaments : La médecine basée sur la preuve, la médecine personnalisée et les systèmes d’aide à la décision médicale. Les sociétés savantes élaborent de façon périodique des recommandations de bonnes pratiques pour aboutir à instaurer une médecine basée sur la preuve. Ces recommandations sont considérées comme des outils efficaces pour faire pont entre la pratique médicale des praticiens et les preuves scientifiques.La simple diffusion de GBPC n’a qu’un impact limité sur les pratiques cliniques.Plusieurs études ont montré que l’informatisation de ces guides en les intégrant dans le Workflow clinique permet d’améliorer l’adhérence des médecins à ces recommandations. Les guides de bonnes pratiques cliniques ne couvrent pas les caractéristiques individuelles des patients. Un des objectifs d’amélioration des soins et de la réduction des effets indésirables des patients est la personnalisation de la prise en charge. Cette personnalisation nécessite l’utilisation de toutes les informations (cliniques, biologiques, génétiques, radiologiques, sociales..) pour caractériser le profil du patient. Nous avons développé une méthode de raisonnement hybride, CBFCM, capable d’utiliser des connaissances et des données hétérogènes. L’implémentation de la méthode a été faite avec des outils du web sémantique. Nous avons développé un environnement Open Source pour la modélisation et la formalisation des connaissances médicales (recommandations..). Nous avons validé la méthode avec plusieurs études dans le domaine des infections urinaires mais aussi dans d’autres domaines (pneumologie, stéatose hépatique non alcoolique, diabète gestationnel..). L’intégration des données génétiques, cliniques et biologiques nous a permis d’améliorer la prédiction de certaines maladies (NASH). / Several studies have tried to find ways to reduce medical and adverse drug errors:The evidence-based medicine, personalized medicine and clinical decision support systems. Many recommandations are developped periodically to improve a best practices. These recommendations are considered effective tools to bridge between medical practitioners and practice of scientific evidence. The use of the Clinical Practice Guidelines has a limited impact on clinical practice. Several studies showed that the computerization of these guides by integrating them into the clinical workflow improves adherence of physicians to these recommendations.One of the aims of improving care and reducing adverse effects of patients is personalizing care. This customization requires the use of all the information (clinical, biological, genetic, radiological, social..) to characterize the profile of the patient.We have developed a method of hybrid reasoning "Case Based Fuzzy CognitiveMaps" able to use knowledge and heterogeneous data. The implementation of themethod was made with semantic web technologies. We have developed an open source environment for modeling and formalization of medical knowledge.We validated the method with several studies in the field of urinary tract infections,but also in other areas (respiratory, nonalcoholic fatty liver disease, gestational diabetes..). The integration of genetic, clinical and laboratory data have allowed us to improve the prediction of certain diseases (NASH).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA066083 |
| Date | 02 April 2015 |
| Creators | Douali, Nassim |
| Contributors | Paris 6, Jaulent, Marie-Christine |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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