Conception d’un système d’aide au diagnostic de la maladie coeliaque par une méthode d’apprentissage artificielle (CELIA SCAN)

Abstract

Logiciel CeliaScan présenté dans cette thèse vise à améliorer l'efficacité et la précision du diagnostic de la maladie coeliaque au sein des établissements médicaux. Conçu pour répondre aux défis courants dans le domaine de la gastroentérologie, le logiciel CeliaScan offre des fonctionnalités complètes, y compris le traitement avancé des images, le diagnostic assisté par IA, des interfaces conviviales et une intégration transparente avec les systèmes médicaux existants. En rationalisant ces processus, le logiciel améliore considérablement les flux de travail diagnostiques, réduit la charge des professionnels de la santé et améliore les soins aux patients. Malgré ses nombreux avantages, les systèmes de diagnostic traditionnels pour la maladie coeliaque rencontrent plusieurs défis, tels que des critères de diagnostic incohérents, un accès limité aux outils de diagnostic avancés et la nécessité d'une expertise spécialisée. Cette thèse fournit une analyse détaillée de ces problèmes et discute des solutions pour les surmonter grâce à la mise en oeuvre de CeliaScan. Dans l'ensemble, cette thèse démontre le rôle essentiel des logiciels de diagnostic assisté par IA dans la modernisation des départements de gastroentérologie et souligne leur potentiel à contribuer de manière significative au domaine médical. Ce travail fournit un aperçu complet des capacités du logiciel et de son impact sur la prestation des soins de santé.