L’aide au diagnostic médical
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Cette formalisation « rigide » ne permet pas de gérer l’incertain. Aussi, des
coefficients de certitude ont été associés pour les règles non déterministes. Ces
coefficients de certitude sont des nombres a priori compris entre -1 et 1 qui
traduisent le degré de croyance de l’expert dans une règle. Au niveau du raisonnement, des règles de calcul permettent de combiner les coefficients de certitude (choix du plus grand coefficient en cas de disjonction, et du plus petit en
cas de conjonction). Par exemple (extrait de MYCIN) :
Si (hémocultures = GRAM négatif
i
et forme «
t
en bâtonnet » et hôte à risque)
t
Alors l’agent infectieux est un Pseudomonas avec un
s
coefficient de certitude de 0.4
e
.
Les arbres de décision
On peut représenter les connaissances médicales d’un système expert sous la
forme d’un arbre de décision. Dans sa version déterministe, l’arbre de décision
est constitué de nœuds décisionnels. Un tel nœud est étiqueté par une condition. Chaque condition examine la valeur d’un critère de l’espace des descriptions, c’est-à-dire dans le cas de l’aide au diagnostic, un signe ou un symptôme
(clinique, biologique ou d’imagerie). Les valeurs possibles du signe correspondent
aux labels des arcs issus du nœud. Enfin, les feuilles représentent le diagnostic.
Un arbre de décision est la représentation graphique d’une procédure de classification. En effet, tout patient n’est associé qu’à une seule feuille, donc un seul
diagnostic. Cette association est le résultat du parcours de l’arbre de décision à
partir de la racine, et à travers les nœuds décisionnels en fonction de la satisfaction des conditions qui les étiquettent. Le diagnostic est alors le diagnostic
associé à la feuille qui correspond à la description. La figure 5 représente l’arbre
de décision pour le diagnostic d’un hyperaldostéronisme chez l’hypertendu.
Ainsi, on ne posera pas le diagnostic d’hyperaldostéronisme chez un patient
hypertendu, avec une hypokaliémie, une kaliurèse des 24 heures de plus de
30 mmol et une rénine et une aldostérone basses.
Lorsqu’on raisonne en prenant en compte l’incertitude (fig. 6), les nœuds de
l’arbre de décision sont de deux types, les nœuds décisionnels (arcs D 1 et D 2 ),
et les nœuds d’éventualité (aboutissant aux états E i du patient). Pour chaque
décision, on calcule la fonction d’utilité de l’état patient auquel on aboutit. La
meilleure décision est celle qui maximise l’espérance de l’utilité.
Les réseaux sémantiques
Ils représentent une des plus anciennes représentations des connaissances,
d’abord utilisés en psychologie cognitive pour des modèles de représentation
de la mémoire, et des connaissances de « sens commun ». Les réseaux sémantiques permettent de représenter par des graphes (en principe sans boucle) des
concepts reliés entre eux par des relations sémantiques dont les nœuds sont les
concepts et les arcs les relations existant entre ces concepts :
– lien « est-un » : humain est-un mammifère, mammifère est-un vertébré,
félin est-un mammifère, félin est-un carnivore ;
– lien « partie-de » : tête est partie-de corps, tronc est
e
partie-de corps,
membres est partie-de corps
e
;
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Cette formalisation « rigide » ne permet pas de gérer l’incertain. Aussi, des
coefficients de certitude ont été associés pour les règles non déterministes. Ces
coefficients de certitude sont des nombres a priori compris entre -1 et 1 qui
traduisent le degré de croyance de l’expert dans une règle. Au niveau du raisonnement, des règles de calcul permettent de combiner les coefficients de certitude (choix du plus grand coefficient en cas de disjonction, et du plus petit en
cas de conjonction). Par exemple (extrait de MYCIN) :
Si (hémocultures = GRAM négatif
i
et forme «
t
en bâtonnet » et hôte à risque)
t
Alors l’agent infectieux est un Pseudomonas avec un
s
coefficient de certitude de 0.4
e
.
Les arbres de décision
On peut représenter les connaissances médicales d’un système expert sous la
forme d’un arbre de décision. Dans sa version déterministe, l’arbre de décision
est constitué de nœuds décisionnels. Un tel nœud est étiqueté par une condition. Chaque condition examine la valeur d’un critère de l’espace des descriptions, c’est-à-dire dans le cas de l’aide au diagnostic, un signe ou un symptôme
(clinique, biologique ou d’imagerie). Les valeurs possibles du signe correspondent
aux labels des arcs issus du nœud. Enfin, les feuilles représentent le diagnostic.
Un arbre de décision est la représentation graphique d’une procédure de classification. En effet, tout patient n’est associé qu’à une seule feuille, donc un seul
diagnostic. Cette association est le résultat du parcours de l’arbre de décision à
partir de la racine, et à travers les nœuds décisionnels en fonction de la satisfaction des conditions qui les étiquettent. Le diagnostic est alors le diagnostic
associé à la feuille qui correspond à la description. La figure 5 représente l’arbre
de décision pour le diagnostic d’un hyperaldostéronisme chez l’hypertendu.
Ainsi, on ne posera pas le diagnostic d’hyperaldostéronisme chez un patient
hypertendu, avec une hypokaliémie, une kaliurèse des 24 heures de plus de
30 mmol et une rénine et une aldostérone basses.
Lorsqu’on raisonne en prenant en compte l’incertitude (fig. 6), les nœuds de
l’arbre de décision sont de deux types, les nœuds décisionnels (arcs D 1 et D 2 ),
et les nœuds d’éventualité (aboutissant aux états E i du patient). Pour chaque
décision, on calcule la fonction d’utilité de l’état patient auquel on aboutit. La
meilleure décision est celle qui maximise l’espérance de l’utilité.
Les réseaux sémantiques
Ils représentent une des plus anciennes représentations des connaissances,
d’abord utilisés en psychologie cognitive pour des modèles de représentation
de la mémoire, et des connaissances de « sens commun ». Les réseaux sémantiques permettent de représenter par des graphes (en principe sans boucle) des
concepts reliés entre eux par des relations sémantiques dont les nœuds sont les
concepts et les arcs les relations existant entre ces concepts :
– lien « est-un » : humain est-un mammifère, mammifère est-un vertébré,
félin est-un mammifère, félin est-un carnivore ;
– lien « partie-de » : tête est partie-de corps, tronc est
e
partie-de corps,
membres est partie-de corps
e
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