La Prise En Charge De L’incertain Dans Le Système Respidiag

Résumé: Dans cette thèse, un système d’aide à la décision médicale est présenté. Il est dédié au diagnostic d’une trés grave maladie respiratoire causée par le tabac et nommée la Broncho-Pneumopathie Chronique Obstructive (ou BPCO). Le système est basé sur les principes de raisonnement à partir de cas et réunie l’expérience de plusieurs médecins experts du service de pneumologie de l’hôpital Dorban (Annaba, Algérie). Une question essentielle à propos de la base de cas est que certaines va- leurs d’attributs sont absentes dans la plupart des cas. Dans ce contexte de données manquantes, quatre approches avec certaines variantes ont été pro- posées, implémentées et évaluées. Elles visent l’estimation de la similarité locale entre deux valeurs lorsque l’une d’elles au moins est manquante, et s’exécutent pendant le processus online du système. Deux autres ap- proches ont été proposées également pour combler les vides laissés par les valeurs manquantes par des valeurs plausibles, en utilisant une méthode statistique et une autre basée sur le principe du raisonnement à partir de cas lui- même. Une autre contribution de cette thèse est la modélisation de la phase d’adaptation par un système expert à base de règles de produc- tion utilisant le chainage avant. Cette intégration est motivée par la per- formance des systèmes experts à modéliser les raisonnements que l’expert humain arrive à expliquer. L’objectif principal étant de rendre les résultats du système les plus fiables possibles.

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