Génération de méta-faits pour la modélisation du raisonnement en diagnostic médical : application du diagnostic de l'infection néonatale

par Catherine Henry-Chatelain

Thèse de doctorat en Contrôle des systèmes

Sous la direction de Pierre Le Beux.


  • Résumé

    Le thème de ce travail est le développement d'un système expert relatif au diagnostic de l'infection materno-fœtale chez le nouveau né. Cette étude s'insère dans le cadre de développement d'un générateur de système expert utilisable en mode diagnostic et en mode simulation. Après avoir présenté les différentes étapes de réalisation d'un système expert d'une part et les principaux modes de représentation des connaissances à travers la description de systèmes experts en médecine d'autre part, nous décrivons le générateur de système expert et son interface langage naturel à partir desquels nous avons réalisé ce développement. Nous décrivons ensuite ce qu'est l'infection materno-fœtale afin de soulever tous les problèmes posés par son diagnostic. Ceux-ci sont décomposés et formulés de façon telle que l'expertise se retrouve sous forme de règles de raisonnement simples. Nous proposons alors un modèle général de représentation des connaissances, fondé ici sur les critères d'infection, ainsi qu'un module de génération automatique de méta-faits qui, à partir de la description directe de faits initiaux, permet d'en déduire de nouveaux dans des termes compatibles avec ceux utilisés dans le raisonnement du médecin. La mise en œuvre pratique du module est largement détaillée. L'ensemble des différents méta-faits générés est proposé, l'analyse de ceux ci ainsi que le choix des règles déclenchables sont explicités, un exemple de consultation est donné. Les résultats obtenus lors de la phase d'évaluation réalisée au sein d'un service de réanimation pédiatrique sont enfin présentés.

  • Titre traduit

    Knowledge automatic generation for the reasoning modelisation in medical diagnosis : application to neonatal infection diagnosic aid


  • Résumé

    The theme of this work is the development of an expert system for materno-foetal diagnosis in newborn babies. The study is part of the development of an essential expert system usable in either the diagnostic or simulation mode. Firstly, we present the various stages of an expert system development and also the main modes of knowledge representation via expert system description in the medical field. Secondly, we describe the essential expert system and its natural language interface with which its development has been conducted. Following this, we describe the main feature of materno-foetal infections, so as to highlight the various problems associated with their diagnosis. These are broken down and formulated in such a way that the analysis is in the form of fairly simple reasoning process. We put forward a general-purpose model of knowledge representation, based here upon infection criteria, as well as a meta-knowledge automatic generation module ; the latter, using the direct description of the basic facts allows us to deduce new data, in terms compatible with those used by doctors. The practical use of the module is described in considerable detail. The whole of the various generated meta-knowledge is reported, as is its analysis and the choice of triggerable rules. An example of a consultation is given. Results are presented for the evaluation phase, which was conducted in a pediatric reanimation unit.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (182 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 73 réf.

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  • Bibliothèque : Université de Technologie de Compiègne. Service Commun de la Documentation.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 1987 HEN 68
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