Amélioration des performances des réseaux bayésiens dans le domaine médical

Abstract

Dans le domaine médical, une décision fait face à un processus complexe, im pliquant différents mécanismes de pensée clinique et de prise de décision, ces mécanismes sont affectés par des biais potentiels ou des exogènes. Le diagnos tic médical peut être considérer comme une activité intellectuelle, où le médecin synthétise les informations obtenues dans la situation clinique, les intègre aux connaissances et aux expériences antérieures et les utilise dans le but de réaliser une prise de décision. Ces processus de réflexion et de prise de décision sont au cœur de la pratique professionnelle. Le challenge principal de la prise de décision médical, est dans la nature de l’incertitude à laquelle le décideur est confronté et de la manière dont celui-ci l’interprète. Cette incertitude provient d’une part, du malade duquel le risque est associé, et du médecin traitant, d’autre part. La pratique du médecin se trouve face à des situations où il ne dispose pas toutes les informations nécessaires per mettant de poser un diagnostic et prendre la meilleure décision. Donc il est quo tidiennement confronté à l’incertitude. Chaque situation possède un ensemble d’issues possibles, choisir la meilleure représente un défit pour le médecin, où il doit attribuer à chaque issue un degré de vraisemblances et d’estimer l’ampleur des conséquences. L’intelligence artificielle(IA) consiste à utiliser des techniques permettant de simplifier la tâche du médecin, voire de "remplacer" l’intervention humaine dans le raisonnement clinique. l’IA est la partie informatique dédiée à la conception des systèmes informatiques intelligents, capables de tirer des conclusions per tinentes sans intervention directe du médecin. Ces systèmes sont basés sur des modèles construits pour chaque pathologie, issus des rapports entre ces données