L'interaction entre deux domaines de recherche de pointe entraine les deux équipes à s'encourager mutuellement et à avancer plus rapide-ment. D'autre part, mener à terme un projet inter-disciplinaire est un défi qui est rarement relevé avec succès. Dans le cas du projet MELANIE, le fait que chaque équipe y trouve un intérêt équivalent est un atout majeur pour la réussite. Enfin, pour l'informaticien, l'espoir de pouvoir contribuer (même de manière modeste) au progrès de la médecine donne un intérêt particulier à son travail.
• La recherche se fait tant en informatique théorique qu'en informatique appliquée. Il est toujours plus intéressant de pouvoir implanter et tester sur un cas pratique les nouvelles théories étudiées, que de rédiger de longs recueils dont on ne sait si les idées décrites seront jamais utilisées.
• Le projet se veut une application complète. Il ne se limite pas à l'étude d'outils pouvant être incorporés dans de plus grands projets. MELANIE considère toute la résolution d'un problème donné, depuis l'acquisition des données jusqu'à leur interprétation, en pas-sant par leur traitement, leur stockage et l'induction de nouvelles connaissances.
• Le traitement d'images de gels d'électrophorèse bidimension-nelle fait intervenir des connaissances tant numériques que symboliques et graphiques. Le mélange de données quantifiables, d'images graphiques et de connaissances symboliques médicales exi-ge l'élaboration de nouvelles techniques d'intégration des données. D'autre part, l'utilisation de méthodes d'intelligence artificielle et en particulier des systèmes experts est impérative.
• Le système final doit être utilisable par l'homme. L'interaction homme-machine soulève un problème intéressant, puisque le système informatique doit pouvoir être utilisé par un clinicien ayant peu (ou pas) de connaissances dans ce domaine.
• L'expert médical est non-existant. L'état peu avancé de la con-naissance sur l'interprétation des gels d'électrophorèse bidimension-nelle fait que, contrairement à la construction classique d'un système
Cadre du travail 5
expert qui repose sur l'expert humain, il faut trouver d'autres métho-des pour l'acquisition de la connaissance. Sur le plan de la recherche, la construction d'un système expert sans l'aide d'un expert humain s'oriente dans une direction nouvelle de l'intelligence artificielle.
• L'informatique est indispensable. Contrairement à la grande majorité des systèmes experts développés jusqu'à ce jour, MELANIE intervient dans un domaine ne pouvant pas évoluer de manière sa-tisfaisante sans l'aide de l'informatique. A l'exception de quelques rares programmes, tous les systèmes experts se situent à un niveau académique, dans des applications où d'autres méthodes plus effi-caces ou moins coûteuses existent, et restent finalement des outils pédagogiques uniquement. L'aboutissement d'un projet tel que ME-LANIE présenterait en revanche un intérêt important, tant pour l'in-formaticien que pour le médecin.
1.3 Cadre du travail
On s'intéresse ici principalement à la partie informatique du projet MELANIE et plu~ précisément aux développements informatiques dont il a fait l'objet durant la période 1983-1986. expert, ainsi que de la construction d'un système d'acquisition automatique des connaissances (apprentissage).
Le présent texte constitue le premier de ces deux travaux. Il peut être considéré individuellement, mais le lecteur désirant connaître globalement les travaux effectués en informatique dans le cadre du projet MELANIE entre 1983 et 1986 se référera également au second texte ([App87]).
Chapitre II
Infor:matique médicale Historique
Avant de décrire le système MELANIE et les différentes phases de son dé-veloppement, il est important de situer ce système dans le contexte de l'informatique médicale. On retracera donc les grandes étapes de l'évolution des systèmes d'informations médicaux.
Dans cette description, on se limitera aux systèmes informatiques liés directement aux problèmes de l'aide au diagnostic médical. L'utilisation de l'informatique dans des techniques de traitement de données, telles que la radiographie, le scanner ou des systèmes médicaux auxiliaires, n'entre pas dans le cadre de ce travail. En effet, ces systèmes qui permettent soit de transformer des données, soit de contrôler des processus, ne sont jamais le moteur de la décision médicale.
11.1 Le raisonnement médical
Afin de bien cerner les problèmes liés au diagnostic médical, on présentera brièvement les réflexions générales qui le caractérisent.
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Le raisonnement médical 7
Face à un patient, le médecin a pour tâche d'acquérir certaines infor-mations et de les confronter avec ses connaissances, afin de déterminer un diagnostic et de proposer un traitement. Souvent, face à un problème com-plexe, le praticien décompose la recherche du diagnostic en sous-buts plus spécifiques. Il pose un nombre restreint d'hypothèses et essaie de les vérifier à l'aide des données du patient. Ainsi, au lieu de chercher une réponse à la question de quelle maladie s'agit-il?, il sera confronté à des sous-problèmes mieux définis, tels que le patient souffre-t-il d'un cancer du Foie?. Ces hy-pothèses proviennent en général d'indications particulièrement frappantes [Fie84].
Le médecin va alors comparer les hypothèses avec l'état du patient, dans le but d'éliminer celles qui sont contradictoires, puis il va rechercher les signes cliniques lui permettant de confirmer les hypothèses restantes.
Toutefois, d'autres problèmes sont à prendre en compte. Des incerti-tudes peuvent apparaître dans le raisonnement du médecin, dues soit à sa connaissance incomplète des mécanismes de certaines thérapeutiques, soit à la carence des données. En effet, des données peuvent être manquantes ou incomplètes et la subjectivité du patient ainsi que celle du médecin in-troduisent des informations erronées. Néanmoins, le médecin doit prendre une décision, malgré ces incertitudes.
D'autre part, et selon le principe de la rationnalité limitée de Newell et Simon [NS72], le raisonnement clinique est limité par l'aptitude humaine à traiter un nombre restreint d'informations à la fois. Le médecin est amené à simplifier le problème, en sélectionnant les données qui lui paraissent les plus pertinentes et en schématisant sa connaissance.
Elstein [ESS78] distingue quatre composantes du raisonnement médical : 1. Acquisition des informations sur le patient,
2. Formulation d'hypothèses,
3. Confrontation des hypothèses avec les signes cliniques, 4. Confirmation et élimination des hypothèses.