Medical decision support guided by a knowledge discovery process
Aide à la décision médicale guidée par un processus d’extraction de connaissances
Résumé
Decision support has made remarkable progress in the medical field through decision support systems called MDSS. These are "computer applications that provide health practitioners with useful data and information describing a clinical situation to help improve the quality of patient care." As case-based reasoning (CBR) is widely adopted in these systems, we are now witnessing its integration with other modes of reasoning, namely data mining (DM), multicriteria analysis (MCA) decision, etc. In this context the goal of our thesis is the design, experimentation and evaluation of new approaches by integrating CBR with DM and CBR with MCA. The experiments carried out showed the relevance of the adopted approach and confirm that the proposed decision-making model tends to provide satisfactory results.
L’aide à la décision a connu une avancée très remarquable dans le domaine médical à travers les systèmes d'aide à la décision nommés SADM. Ce sont des "applications informatiques fournissant aux praticiens de la santé des données et des informations utiles, décrivant une situation clinique dans le but d’aider à améliorer la qualité des soins des patients". Le raisonnement à base de cas (RBC) étant largement adopté dans ces systèmes, nous assistons récemment à son intégration avec d’autres modes de raisonnement à savoir la fouille de données (FDD), l’analyse multicritères (AMC), les règles de décision, etc. Dans ce contexte l’objectif de notre thèse est la conception, l’expérimentation et l’évaluation de nouvelles approches par intégration du RBC avec la FDD et du RBC avec l’AMC. Les expérimentations effectuées ont montré la pertinence de l’approche adoptée et confirment que le modèle décisionnel proposé a tendance à fournir des résultats satisfaisants.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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