De la modelisation au traitement de l'information médicale

par Djamel Zitouni

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Richard Nock et de Mohamed Lemdani.


  • Résumé

    L'unité de soins intensifs est un environnement complexe, l'exercice de la médecine y est spécifique. La prise en charge d'un patient pendant son séjour doit être suivie par des personnels de soins nombreux ayant une connaissance spécifique du domaine. Pour les aider, une pléthore d’appareillages leur est dédiée. Ceux-ci sont en perpétuelle évolution. Dans la recherche d’améliorations continues, la gestion automatisée de la pratique médicale se présente de plus en plus comme une évidence majeure et un enjeu d’avenir. Au cours des trente dernière années, plusieurs tentatives de mise au point de suivis automatisés de protocoles ont été proposées. Cependant, la plupart de ces outils contiennent de nombreux problèmes non résolus, tant dans la traduction des protocoles textuels en forme formelle que dans le traitement des informations provenant des moniteurs biomédicaux. Pour palier aux biais des systèmes d’aide au diagnostic, nous avons fait le choix d’une approche différente. Nous avons défini un formalisme qui permet au personnel soignant de formaliser des connaissances aussi complexes et sensibles que les protocoles de soins. Nous avons travaillé pendant les trois dernières années avec le service d’urgence des traumatisés crâniens du CHU de Fort-de-France afin d’élaborer une chaîne complète de traitement en vue de l’automatisation des guidelines en chambre, au chevet du patient. Nous proposons un ensemble de méthodes et d’outils afin d’établir la chaîne complète de traitement de suivi d’un patient de son admission à sa sortie. Cette méthodologie est basée sur une station de chevet expérimentale (Aiddiag : AIDe aux DIAGnostic) centrée sur la patient et la pratique médicale


  • Résumé

    The intensive care unit is a complex environment ; the practice of medicine is specific. The handling of a patient during his/her stay should be done by care staffs with specific knowledge. To help care staffs in their tasks, a plethora of equipment is dedicated to them. These equipments evolve constantly. In the search of a continuous improvement in this activity, the use of automated increasingly appears as a major support and a future challenge for medical practices. Over the last thirty years, several attempts have been made to develop automated guidelines. However, most of these tools are prone to numerous unsolved issues, both in the translation of textual protocols to formal forms and in the treatment of information coming from biomedical monitors. To overcome biases of diagnosis support systems, we chose a different approach. We have defined a formalism that allows caregivers formalizing medical knowledge. We spent the last three years in the intensive care unit of the university hospital of Fort de France with the aim to develop a complete chain of data processing. The final goal was the automation of guidelines in the room, at the patient’s bedside. We propose a set of methods and tools to establish the complete chain of treatment follow-up for a patient, from admission to discharge. This methodology is based on a bedside experimental station: Aidiag (AIDe aux DIAGnostic). This station is a patient-centered tool that also adequately fits to medical routines. A genuine methodology for analyzing biomedical signals allows a first signal processing prior to their physiological interpretation. An artificial intelligence engine (Think!) and a new formalism (Oneah)

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Informations

  • Détails : 1 vol. (141 f.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. f. 124-140

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  • Bibliothèque : Université des Antilles et de la Guyane (Schoelcher). Service commun de la documentation. Section Martinique.
  • PEB soumis à condition
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