Modélisation et structuration des connaissances dans les processus de télémédecine dédiés aéronautique

par Alsane Sene

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Bernard Kamsu-Foguem et de Pierre Rumeau.

Soutenue le 17-12-2018

à Toulouse 3 , dans le cadre de École doctorale Aéronautique-Astronautique (Toulouse) , en partenariat avec Laboratoire Génie de production (Tarbes) (laboratoire) .


  • Résumé

    Tout professionnel de la santé est sujet devant un patient à une incertitude inhérente à la pratique médicale. Dans le cas d'incident médical lors d'un trajet aérien, cette incertitude comporte trois sources additionnelles : (1) variabilité des conditions aéronautiques, (2) variabilité individuelle des conditions du patient, (3) variabilité individuelle des compétences de l'intervenant. Aujourd'hui les incidents médicaux dans l'avion sont estimés à 350 par jour dans le monde et lorsqu'ils surviennent, ils sont pris en charge dans 95% des cas par des professionnels de la santé passagers qui se portent volontaires. C'est souvent pour eux une première expérience. La principale raison de la réticence des professionnels de la santé à répondre à l'appel du commandant est la nécessité d'improviser; ayant à établir un diagnostic et évaluer la gravité de l'état du patient dans des conditions difficiles. A part l'assistance à distance par télémédecine l'intervenant, souvent seul face à ses doutes et son incertitude, ne dispose d'aucune autre aide à bord. Par ailleurs l'aviation civile dispose de systèmes de retour d'expérience (RETEX) pour gérer la complexité de tels processus. Des politiques de recueil et d'analyse des événements sont mises en place à l'échelle internationale, par exemple ECCAIRS (European Co-ordination Centre for Accident and Incident Reporting Systems) et ASRS (Aviation Safety Reporting System).Dans ce travail de thèse, nous proposons tout d'abord une formalisation sémantique basée sur les ontologies pour préciser conceptuellement le vocabulaire des incidents médicaux se produisant durant les vols commerciaux. Ensuite, nous mettons en œuvre un processus d'extraction des connaissances à partir des données (bases existantes) pour identifier les structures caractéristiques (patterns) des différents groupes d'incidents majeurs. Enfin, nous proposons une architecture de Système d'Aide à la Décision Médicale (SADM) qui intègre la gestion des incertitudes présentes tant sur les données récoltées que les niveaux de compétences des professionnels médicaux intervenants.

  • Titre traduit

    Knowledge Modeling in Telemedicine Processes for In-flight Medical Incident Management


  • Résumé

    There is an inherent risk in the practice of medicine that can affect the conditions of medical activities (diagnostic or therapeutic purposes). The management of uncertainty is also an integral part of decision-making processes in the medical field. In the case of a medical incident during an air travel, this uncertainty includes three additional sources: (1) variability of the aeronautical conditions, (2) individual variability of the patient's conditions, (3) individual variability of the intervener's skills. Presently, medical incidents in the plane are estimated worldwide at 350 per day and when they occur, they are handled in 95 \% of cases by health professionals who are passengers. It is often for them a first experience. The main reason for the reluctance of health professionals to respond to the aircraft captain's call is the need to improvise; having to make a diagnosis and assess the severity of the patient's condition under difficult conditions. Apart from telemedicine with remote assistance, the intervener, often alone in the face of his doubts and uncertainty, has no other decision aid tool on board. Civil aviation also has feedback systems to manage the complexity of such processes. Event collection and analysis policies are put in place internationally, for example ECCAIRS (European Co-ordination Center for Accident and Incident Reporting Systems) and ASRS (Aviation Safety Reporting System). In this work, we first propose a semantic formalization based on ontologies to clarify conceptually the vocabulary of medical incidents occurring during commercial flights. Then, we implement a knowledge extraction process from the data available on existing databases to identify the patterns of the different groups of incidents. Finally, we propose a Clinical Decision Support System (CDSS) architecture that integrates the management of the uncertainties present on both the collected data and the skill levels of the medical professionals involved.


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