Système multi-agents d'aide à la construction d'une équipe pluridisciplinaire en vue d'un diagnostic efficace pouvant allier médecine moderne et médecine traditionnelle

Résumé

Les travaux présentés dans cette thèse étudient la possibilité d’élaborer un diagnostic médical qui minimise les risques d’erreurs et de sélectionner des traitements appropriés pour les patients dans un large panel de traitements envisageables, en se basant sur la technologie des systèmes multi-agents (SMA). Le diagnostic envisagé est appelé diagnostic pluridisciplinaire, parce qu’il fait intervenir de nombreux experts de divers domaines et de diverses médecines. De ce fait, nos travaux permettent de tirer avantage de la médecine moderne et de la médecine traditionnelle pour résoudre plus efficacement les problèmes des patients qui incluent un diagnostic et un traitement. Dans cette perspective, les travaux présentés de cette thèse s’articulent autour de deux axes complémentaires. Le premier axe concerne l’étude du diagnostic pluridisciplinaire. Cette étude met en exergue trois problèmes clés, notamment le choix des mécanismes de raisonnement et le cadre d’argumentation des agents ; la définition d’une ontologie de connaissances permettant aux agents de parler le même langage pour avoir le même niveau de compréhension d’un problème patient et le choix des participants au diagnostic. Dans cette thèse, nous étudions uniquement le troisième problème. C’est dans ce sillage que nous proposons des modèles de prédiction des participants adéquats au diagnostic pluridisciplinaire via le Data mining, en modélisant la relation existante entre la perspective d’un «bon» diagnostic pouvant être proposé par un expert et le profil d’un patient. Les conclusions d’évaluation des modèles proposés sont intéressantes et prometteuses. Le deuxième axe lié à la pharmaco économie quant à lui concerne la recherche des meilleurs traitements parmi un ensemble de traitements issus des médecines moderne et traditionnelle en fonction des besoins et de l’état du patient. En considérant les dimensions coût et efficacité, nous proposons un modèle de décision thérapeutique qui permet de choisir des traitements appropriés et à moindre coût pour la maladie du rhume. Le modèle proposé est analysé sous deux angles complémentaires. La première analyse évalue le ratio coût-efficacité du modèle sur la base d’un modèle de QALY que nous proposons comme mesure d’efficacité adapté aux maladies telles que le rhume. La deuxième analyse évalue la sensibilité des paramètres du modèle pour évaluer les effets de l’incertitude sur les résultats.

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