Système embarqué communicant pour la surveillance médicale des personnes à domicile

Mémoire

Présenté en vue de l’obtention du diplôme de

MAGISTER en informatique

Système Embarqué Communicant pour la

Surveillance Médicale des Personnes à Domicile

Option : Informatique embarquée

Filière : Informatique

Par

DIAF Radja

Directeur de mémoire:

Prof Mohamed Tahar KIMOUR

Devant le Jury

Président: Noureddine Guersi, Prof,

Université Badji Mokhtar - Annaba

Examinateur: Salim Ghanemi, MCA,

Université Badji Mokhtar- Annaba

Examinateur: Rachid Boudour,MCA,

Université Badji Mokhtar - Annaba

FACULTE DES SCIENCES DE L’INGENIEUR

DEPARTEMENT D’INFORMATIQUE

ﺔـــــــــﺳدﻧﮭﻟا موــــــــــــﻠﻋ ﺔﯾﻠﻛ

i

ﺺــــﺨﻠﻣ

مﺎـﯾﻷا هﺬــھ ﻲــﻓ

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ﺔــﯾﺑطﻟا

ii

Abstract

Today, healthcare systems incorporate recent advances in mobile technology and wireless networks to improve communication between patients, doctors and other paramedical staff. As mobile devices have become an integral part of our life, it can integrate health care more transparent in our daily life.

This paper presents a mobile system for monitoring patients at home (SMSP), particularly beneficial for elderly persons or suffering from chronic diseases people. It integrates mobile devices, enabling delivery of continuously medical information anytime, anywhere, using any type of media. SMSP periodically collects information about the vital signs of the monitored person. This information is transmitted to a remote server, accessible by the contractor physician. It is mainly used to detect trends in these signs that may deviate from their normal behavior. In addition, it includes a component of data mining for the diagnosis of diabetes.

Keywords: mobile computing, embedded systems, data mining, health

iii

Résumé

De nos jours, les systèmes de santé intègrent les progrès récents dans la technologie mobile et les réseaux sans fil pour améliorer la communication entre les patients, les médecins et autre personnel paramédical. Comme les appareils mobiles sont devenus une partie intégrante de notre vie, ils peuvent intégrer les soins de santé de façon plus transparente à notre vie quotidienne. Ce mémoire présente un système mobile de surveillance de patients à domicile (SMSP), particulièrement profitable aux personnes âgées ou souffrantes de maladies chroniques. Il intègre des périphériques mobiles, permettant la livraison de façon continue de l'information médicale, n'importe quand, n'importe où et à l'aide de tout type de média. SMSP collecte périodiquement les informations sur les signes vitaux de la personne surveillée. Ces informations sont transmises à un serveur distant, accessible par le médecin contractant. Il permet principalement de détecter les tendances de ces signes qui dévient éventuellement de leur comportement normal. De plus, il intègre un composant de Data-Mining permettant le diagnostic de diabète.

Mots-clés: informatique mobile, systèmes embarqués, Data-Mining,

iv

Dédicace

En témoignage de mon immense affection et ma grande gratitude Ni mes dédicaces, ni mes remerciements ne pourront égaler vos

sacrifices

Votre amour et sollicitude que vous m´avez toujours réservés J´espère que vous trouvez en moi votre source de fierté et de bonheur

Que Dieu vous prête longue vie et bonne santé et qu´il garde notre solidarité et notre indéfectible attachement familial.

A mon frère « Radouane »

A mes chères sœurs « Soraya, Sana, Ilham » A mon beau-frère « Adel »

A ma belle-famille, surtout mon beau-père et ma belle-mère Que Dieu vous gardeINCHA ALLAH

A mes oncles et tantes, cousins et cousines A tous mes amis

Finalement je ne peux pas terminer ce dédicace sans citer mon mari ;RAMI, tu as éclairé et donner un autre sens à ma vie, tu étais

toujours présent pour me soutenir, et me donner le courage pour continuer jusqu’au bout, Dieu te protège pour moi

v

Remerciement

Je voudrais, tout d'abord, exprimer ma profonde gratitude envers Dieu, le tout puissant qui, grâce à son aide, j’ai pu finir ce travail.

Après Dieu, je tiens à exprimer toute ma reconnaissance et mon profonde gratitude à mon encadreur Professeur Mohamed Tahar

KIMOUR d’avoir accepté de diriger mon travail, de Leur aide

précieuse, leurs conseils bienveillants, et leur direction.

Je tiens à exprimer ma haute gratitude et mes remerciements aux membres de jury : Professeur Noureddine GUERSI Professeur à l’universitéd’Annaba pour l’honneur qu’il me fait de présider les jurys

de ce mémoire.

Je veux également exprimer toute ma gratitude à Monsieur Salim

GHANEMI et Monsieur Rachid BOUDOUR maîtres de conférences à

l’université d’Annaba qui ont eu la grande gentillesse de mettre leur savoir au service de mon travail en acceptant la tâche

d'examinateurs.

Je réserve mes derniers remerciements à toute ma famille, particulièrement à mes parents, pour leur dévouement et leurs sacrifices, pour leur encouragement durant ma période de scolarité, les

deux que je ne pourrais jamais assez remercier, à mon mari pour son soutien indéfectible, j'espère être là pour vous comme vous l'avez été

pour moi.

vi

Table des Figures

Figure

Titre

Page

Figure 1 _{Exemple d’un système embarqué de surveillance de paramètres biologiques} 06

Figure 2 _{Techniques de surveillance des systèmes} 13

Figure 3 Schéma d'un système de surveillance de l'état de santé de personnes à domicile 16 Figure 4 _{Diagramme de contexte de système mobile de surveillance de Patient (SMSP)} 22

Figure 5 _{Diagramme des cas d’utilisation générale} 23

Figure 6 _{Diagramme de séquence "Authentification"} 24

Figure 7 _{Diagramme de séquence "Profil du patient"} 24 Figure 8 _{Diagramme de séquence de "Collecte courante des paramètres physiologiques "} 25 Figure 9 _{Saisie manuel et analyse des paramètres physiologiques} 26

Figure 10 _{Consultation état de santé par patient} 27

Figure 11 _{Diagramme de séquence suivi état de santé} 27

Figure 12 _{Vue externe du système SMSP} 28

Figure 13 _{Flot de traitement fonctionnel du SMSP} 31

Figure 14 _{Différentes fonctions de LabView} 39

Figure 15 _{La face avant et son diagramme} 40

Figure 16 _{Environnement Weka} 43

Figure 17 _{Fichier diabete.arff} 45

Figure 18 _{Diagramme de classes} 46

Figure 19 _{Fenêtre d'accueil de l'application SMSP} 47

Figure 20 _{Fenêtre d'authentification} 47

Figure 21 _{Menu principal de l'application} 48

Figure 22 Saisie profil de patient 48

Figure 23 _{Interface collecte courante des paramètres physiologiques} 49 Figure 24 _{Diagramme de collecte courante des paramètres physiologiques} 49 Figure 25 _{Interface saisie manuel des paramètres physiologiques} 50

Figure 26 _{Diagramme de saisie manuel des paramètres} 50

Figure 27 _{Interface consultation état de santé} 51

Figure 28 _{Diagramme de consultation état de santé} 51

vii

Figure 31 Choix de l’algorithme de classification 53

Figure 32 La sortie dumodèle de classificationdeWEKA 54

Figure 33 _{L'arbre de décision} 55

viii

Table des matières

صﺧــــﻠﻣ ... i

RESUME ... ii

ABSTRACT ... iii

DEDICACE ... iv

REMERCIEMENT ... v

Table des Figures ... vi

Table des Matières ... viii

Chapitre 1 Introduction Générale ... 1

Chapitre 2 Systèmes embarqués communicant : Application au domaine médical 1. Introduction ... 4

2. Caractéristiques et exigences des systèmesembarqués ... 5

3. Système embarqué mobile ... 8

3.1. Infrastructure pour la mobilité ... 9

3.2. Services importants... 10

4. La technologie de communication sans fil ... 11

4.1. Le réseau local sans fil (WLAN) ... 11

4.2. Le réseau personnel sans fil (WPAN) ... 12

4.3. Les réseaux cellulaires ... 12

5. Concepts de base pour la surveillance de processus ... 12

5.1. Extraction d’information ... 13

5.2. Détection d’évènements... 14

5.3. Fusion des informations ... 14

5.4. Modèle de connaissances ... 14

5.5.Systèmes de surveillance médicale de patients à domicile ... 15

6. Discussion ... 17

ix

Conception Architecturale

1. Introduction ... 20

2. Spécification des besoins... 21

2.1.Le diagramme des cas d’utilisation ... 23

3. Architecture du système ... 28

3.1.Réseau local sans fil (RLSF) ... 29

3.2.Serveur local à domicile (SLD) ... 29

3.3.Serveur médical distant (SMD) ... 30

4. Détection de diabète : approche par Data Mining ... 32

4.1.Introduction ... 32

4.2.Data Mining ... 33

4.2.1.Les arbres de décision ... 34

5. Conclusion ... 36

Chapitre 4 Conception détaillée et implémentation 1. Introduction ... 37

2. Environnement de travail et outil de développement ... 37

2.1. Développement sur Labview ... 37

2.1.1. Caractéristique de LabView ... 41

2.2. Présentation d’un SGBD « ORACLE » ... 41

2.3. Présentation de Weka ... 43

2.3.1. Diagnostic de diabète par arbre de décision de Weka .... 44

3. Le diagramme de classes ... 46

4. Conception des maquettes ... 46

5. Conclusion ... 56

Conclusion et Perspectives ... 57

1

Chapitre 1

Introduction générale

Selon des rapports de statistiques récemment publiés par les Nations Unies, l'âge moyen de la population devrait croître rapidement dans les pays développés dans la prochaine décennie. Ce qui entraine une augmentation très importante du coût des soins de santé. Cependant, les dernières innovations technologiques dans les différents domaines viennent à point nommé pour la mise en place de nouvelles approches plus efficaces et à coût abordable de prise en charge sanitaire des personnes [7].

Les soins de santé constituent un élément essentiel de la vie humaine. Chacun de nous a besoin d'un suivi périodique des paramètres vitaux et traitements adéquats sur la base de ses données médicaux et son état de santé. Ces processus deviennent encore plus vitaux quand les gens atteignent un certain âge et ne sont pas en mesure de suivre leur état de santé correctement sans un personnel médical spéciale ou des équipements sophistiqués pour la surveillance. Plus une personne vieillit, plus large sera l’éventail des maladies possibles qu’il faut surveiller de prés. Les situations d'urgence imprévues peuvent se produire à tout moment. Dans cette situation, le malade doit être transporté d’urgence à l'hôpital, observé par un personnel médical et traité à temps si certains paramètres sont anormaux. Dans de nombreux cas, même un court délai du trajet pourrait conduire à des conséquences dangereuses y compris le décès du patient.

De nos jours, différents dispositifs et systèmes de surveillance de patients ont été proposés et mis en place [8] [9] [7]. Ils possèdent un certain nombre de capacités diverses et peut aider le personnel à l'hôpital pour travailler avec des personnes âgées ou handicapées. Toutefois,

2

par le personnel médical seulement à des intervalles discrets. Cette approche commune peut parfois conduire à la perte de données cruciales (par exemple pendant la nuit). Par conséquent, un intérêt particulier doit être porté sur les techniques de surveillance continue. Ce type de surveillance doit être capable de fournir une information fiable et de façon continue sur le patient, et permettre d'enregistrer les situations d'urgence et réagir de manière appropriée à tout changement important dans les conditions de santé de la personne en temps réel [5].

Basé sur les éléments précédents, nous pouvons formuler l'objectif principal de notre travail, qui consiste en la combinaison des derniers développements dans le marché de la téléphonie mobile et des dispositifs de détection et de capture de signaux physiologiques de patients. Le but est de créer un système de surveillance continue et efficace.

Notre approche est basée sur l’utilisation de Smartphone, avec des dispositifs capteurs (température, oxymétrie, rythme cardiaque, etc) comme périphériques supplémentaires. Ainsi, l'architecture principale de notre travail est décomposée en deux parties: dans la première partie, nous établissons une connexion fiable entre l'appareil mobile et un capteur pour recueillir des données continues de patients. Dans la deuxième partie, nous procédons à recueillir des données en utilisant différentes sortes de techniques de data mining d'aide à la décision. La mobilité du patient est aussi un aspect important à considérer, nous voulons suivre l’état de santé du patient même en situation de mobilité à domicile. En somme, nous pouvons cibler une liste de mesures souhaitées:

• connexion fiable

• maintenir la mobilité des patients à domicile • la collecte de données

• L'analyse de données et la prise de décision. Le mémoire est organisé comme suit:

3

communicants et mobiles ainsi que sur leurs applications à la surveillance de l'état de santé des personnes. Le chapitre 3 présente notre architecture technique de système de surveillance de patients. Ce chapitre décrit aussi une technique d’analyse des données médicaux par le data mining que nous avons utilisée, de nature à déceler éventuellement les tendances à risques des valeurs des paramètres physiologiques. Le chapitre 4 développe la conception détaillée et l’implémentation de notre outil support. Enfin, nous terminons le manuscrit par une conclusion synthétisant les résultats obtenus, suivie de la description de quelques perspectives de développement futur de ce travail.

4

Chapit

re

2

Systèmes embarqués communicants:

Applications au domaine médical

1. Introduction

Dans ce chapitre nous nous intéressons en premier lieu aux systèmes embarqués d’une manière générale (caractéristiques, complexité, criticité, fiabilité). Suite à quoi, nous présentons les systèmes embarqués mobiles, tout en mettant l’accent sur les dispositifs médicaux de surveillance des paramètres physiologiques des patients, qu’ils soient mobiles ou fixes.

Un système embarqué est un système complexe qui intègre du logiciel et du matériel conçus ensembles afin de fournir des fonctionnalités données [5]. Pour satisfaire les besoins accrus des utilisateurs en terme de mobilité, le domaine des communications mobiles a suscité un intérêt particulier en termes de recherche et de développement technologique ces dernières années.

Les domaines dans lesquels on trouve des systèmes embarqués sont de plus en plus nombreux. Le système embarqué était à l’origine très présent dans les transports avec des applications telles que le pilotage automatique ou l’assistance au freinage (ABS) dans l’aviation ou l’industrie automobile. Dans le domaine de la santé avec la conception des technologies innovantes pour construire des systèmes de soin pour détecter des comportements anormaux, comme les comportements inattendus qui peuvent être liés à un problème de santé[30]. Il a depuis beaucoup évolué et a désormais pris place dans les objets de notre vie quotidienne, notamment via l’électroménager. Enfin, il a servi de base à la téléphonie mobile et plus généralement à l’informatique mobile.

En effet, l'informatique mobile connaît depuis la fin des années 1990 un essor important. Deux aspects principaux contribuent à cet essor.

5

D'une part le développement des calculateurs mobiles : ordinateurs portables, assistants numériques, téléphones mobiles, outils de navigation GPS sont autant de formes des calculateurs qui peuvent être embarqués par un utilisateur aujourd'hui. D'autre part les infrastructures de communication pour terminaux mobiles sont également en plein essor, en particulier les réseaux téléphoniques cellulaires.

En outre, on observe depuis quelques années, grâce à la démocratisation d’internet puis des appareils mobiles de type Smartphones, à une multiplication des outils connectés de suivi à distance des paramètres physiologiques de personnes à des situations mobiles ou fixes.

La technologie des systèmes embarqués pour la santé contribue de façon significative aux progrès médicaux. Multidisciplinaires, elle couvre une très grande variété d'applications (outils informatiques, diagnostic, outils et réactifs de recherche, imagerie, automatisme, robotique, micro et nanotechnologies appliquées à la médecine, chirurgie, etc.) et représentent une des voies majeures de progrès dans les domaines du diagnostic, de la thérapeutique, de l’information en médecine, de la chirurgie et de la médecine supplétive.[31]

Grâce aux nouvelles technologies de l'information et de la communication, particulièrement les systèmes embarqués communicants et facilitant la mobilité, la télémédecine prend de plus en plus d'importance. A l'aide de capteurs disséminés dans la maison ou embarqués sur la personne suivie, relever un ensemble de données, qui sont traitées et analysées localement par un système d'informations [32]. Ces données sont ensuite relayées par un centre de télésurveillance, grâce à Internet par exemple où elles sont redistribuées aux personnes ressources.

2. Caractéristiques et exigences des systèmes embarqués

Les systèmes embarqués sont désormais utilisés dans des applications diverses telles que le transport (avionique, espace,

6

automobile, ferroviaire), dans les appareils électriques et électroniques (appareils photo, postes de télévision, électroménager, systèmes audio, téléphones portables), dans la distribution d’énergie, dans l’automatisation, etc. (Figure 1).

L’attrait principal des systèmes embarqués vient du fait qu’ils permettent d’implémenter à faible coût des fonctions complexes dont la réalisation était inimaginable il y a quelques années seulement. [35]

Généralement, un système embarqué contient un ou plusieurs microprocesseurs destinés à exécuter un ensemble de programmes définis lors de la conception et stockés dans des mémoires. Le système matériel et l’application (logiciel) sont intimement liés et immergés dans le matériel et ne sont pas aussi facilement discernables comme dans un environnement de travail classique de type ordinateur de bureau PC (Personal Computer). [33]

Le logiciel a une fonctionnalité fixe à exécuter qui est spécifique à une application. L'utilisateur n'a pas la possibilité de modifier les programmes. Bien souvent, il n'a pas conscience d'utiliser un système à base des microprocesseurs.

Figure 1- Exemple d’un système embarqué de surveillance de paramètres biologiques Figure 1- Exemple d’un système embarqué de surveillance de paramètres biologiques

7

Les systèmes embarqués fonctionnent généralement en Temps Réel (TR): les opérations de calcul sont alors faites en réponse à un événement extérieur (interruption matérielle). La validité et la pertinence d’un résultat dépendent du moment où il est délivré. Une échéance manquée induit une erreur de fonctionnement qui peut entraîner soit une panne du système (plantage), soit une dégradation non dramatique de ses performances.[36]

Dans les systèmes embarqués autonomes, la consommation d’énergie est un point critique pour le coût. En effet, une consommation excessive augmente le prix de revient du système embarqué, car il faut alors des batteries de forte capacité.

Les systèmes embarqués requièrent souvent un faible encombrement (faible poids) tels que pour les systèmes de PDA(Personal Digital Assistant), de tablette, de téléphone mobile, etc... Leur technologie fait alors appel à une électronique et à des applications portables où l’on doit minimiser aussi bien l’encombrement que la consommation électrique.[34] En même temps que s’accroît leur sophistication, leur portabilité et la mobilité des produits dans lesquels ils sont incorporés, les systèmes embarqués sont utilisés dans des applications de plus en plus critiques dans lesquels leur dysfonctionnement peut générer des pertes économiques ou des conséquences inacceptables pouvant aller jusqu’à la perte de vies humaines [37]. C'est le cas, par exemple, des applications médicales ou celles de transports pour lesquelles une défaillance peut avoir un impact direct sur la vie d'êtres humains.

Ce type de systèmes doit garantir une très haute fiabilité et sécurité des informations privées. Il doit pouvoir réagir en cas de panne de l'un de ses composants.

8

D’une manière générale, les systèmes informatiques mobiles incluent des dispositifs tels que des assistants personnels numériques (PDA), des ordinateurs portables, des voitures intelligentes, etc. qui se déplacent tout en étant connectés aux réseaux au moyen de liens sans fil. L'informatique mobile connaît depuis le début des années 1990 un essor important. Elle implique une capacité importante à pouvoir se déplacer pour les dispositifs [17].

Les technologies mobiles et leur large adoption par les nouvelles générations, sont appelées à transformer notre mode de vie par l'invention de nouveaux services adaptables au contexte utilisateur, facilement accessibles en mobilité, et très pratiques pour une utilisation courante dans la vie quotidienne moderne.

L’arrivée des téléphones intelligents (en anglais Smartphones) sur le marché de la téléphonie mobile a ouvert de nouvelles perspectives à leurs utilisateurs. En effet, ces Smartphones doivent leur succès aux nombreuses applications qu’ils proposent. A l’origine réservées au seul iPhone, elles sont aujourd’hui accessibles sur l’ensemble de ces terminaux mobiles via des places de marché. Pour toucher un plus large public, l’application développée doit être disponible au plus tôt pour un maximum de Smartphones, quelque soit leur système d’exploitation (iPhone, Android, Windows Phone7 ou autre). [2]

Les appareils mobiles combinent la technologie informatique et la technologie mobile. Depuis quelques années, les équipements mobiles sont de plus en plus complexes et robustes [3]. Ils peuvent même remplacer l’ordinateur portable. C’est pourquoi, les systèmes d'exploitation pour les mobiles (SE) sont de plus en plus importants, particulièrement pour les fournisseurs, les développeurs et les éditeurs d’application pour mobiles.

9

En fait, un système d'exploitation mobile est conçu pour fonctionner sur un appareil mobile. Il se focalise sur la gestion de la connectivité sans fil et celle des différents types d'interfaces. [37]

Le Smartphone par exemple, est un téléphone intelligent ou ordi-phone, ce terme est utilisé pour désigner les téléphones évolués, qui possèdent des fonctions proches à un ordinateur personnel grâce à un système d’exploitation (OS) évolué permettant de gérer l’ensemble des fonctionnalités bureautiques citons les fonctionnalités suivantes: l’Agenda, le calendrier, la navigation web, l’email, la messagerie instantanée et aussi le GPS et multimédia notamment le traitement des Photos, la Musique, les Vidéos, et les Jeux.

Par ailleurs, un Smartphone est basé sur un système d’exploitation ouvert tel que l’iPhone OS, l’Android, le Windows Phone, etc. [1]. Ces types de système d’exploitation donnent la liberté aux développeurs d'écrire des applications pour Smartphone qui les utilisent comme plateformes pour fournir des services aux applications qui ne cessent d'enregistrer une croissance de plus en plus importante, et les demandes des clients le confirment. [2] [1]

3.1 Infrastructures pour la mobilité

a) Les dispositifs mobiles: Un dispositif mobile est un dispositif de

poche (ou porté) disposant d'une certaine forme de connectivité (Bluetooth, wifi, Wimax, GSM etc.). Plusieurs types de dispositifs mobiles existent actuellement: Le PDA, Le Smartphone, le tablet PC.

Plusieurs propriétés des dispositifs mobiles favorisent leur utilisation dans le domaine de la santé, parmi lesquelles nous citons les suivantes:[38]

 Portabilité: le dispositif mobile peut être utilisé dans plusieurs emplacements et en mouvement.

 Interactivité: le dispositif mobile permet d’échanger des données et collaborer avec d’autres utilisateurs en temps réel.

10

 Connectivité : les dispositifs mobiles sont tous munis d’une ou plusieurs formes de connectivité (infrarouge, Bluetooth, wifi, GSM, 3G…) permettant de les relier à d’autres dispositifs mobiles, à un réseau ou à des dispositifs de collecte de données (capteurs de températures, de tension, etc).

3.2 Services importants

La nécessité de partage des connaissances médicales et des données individuelles entre les acteurs du système de santé est évidente. Ce partage est d'autant plus facile par la disponibilité des nouvelles technologies de l'informatique mobile [15]. De nouveaux services peuvent alors être envisagés :

La consultation mobile à distance,vise à réduire la distance entre le patient, le médecin traitant [39]. Ainsi, un médecin en service au sein de son établissement, muni de son dispositif mobile, et bénéficiant de la couverture d'un réseau local sans fil, peut accéder à tout moment et à

différents emplacements au dossier médical informatisé de son patient pour faire des consultations ou des mises à jour directement validées sur la base de données du système d'information global.

Le patient de son côté, s'il est doté d'un dispositif mobile, peut avoir accès en consultation à ses propres informations médicale. La consultation mobile peut également proposer des éléments d'éducation pour la santé, le patient peut ainsi bénéficier une autoformation médicale lorsqu'il se trouve dans les salles d'attente par exemple.

 La surveillance mobile à distance, vise à faciliter la surveillance à domicile de nombreuses maladies chroniques offrant les conditions d'une alternative à l'hospitalisation [15]. Ainsi, un hypertendu muni d'un tensiomètre connecté par Bluetooth à son dispositif mobile, peut faire des prises de tensions et avoir des bilans sous forme de courbes automatiquement transférables sur l'ordinateur du praticien à travers les réseaux de téléphonie mobile.

11

La technologie de communication sans fil repose sur les réseaux sans fil. Un réseau sans fil (en anglais Wireless Network) est un réseau dans lequel au moins deux terminaux peuvent communiquer sans liaison filaire. Les réseaux sans fil sont basés sur une liaison utilisant des ondes radio-électriques. L'installation de tels réseaux ne demande pas de lourds aménagements des infrastructures existantes.[43]

4.1 Le réseau local sans fil (WLAN)

Le réseau local sans fil (noté WLAN pour Wireless Local Area Network) est un réseau permettant de couvrir l’équivalent d’un réseau local d’entreprise, soit une portée d’environ une centaine de mètres. Il permet de relier entre eux les terminaux présents dans la zone de couverture [40]. Il existe plusieurs technologies concurrentes : Le Wifi (ou IEEE 802.11), soutenu par l’alliance WECA (Wireless Ethernet Compatibility Alliance) offre des débits allant jusqu’à 54Mbps sur une distance de plusieurs centaines de mètres.

Wi-Fi [16] est un système de courte portée (quelques centaines de mètres) avec un taux de données variant de 6 à 54 Mbps et utilise un spectre sans licence pour un accès réseau. Les avantages de la technologie Wi-Fi sont les suivants [16]:

– Rapide et facile à installer avec un coût réduit de câblage. – Extensible : peut être facilement étendu.

– Flexible : les utilisateurs peuvent travailler depuis n’importe quel endroit dès qu’un signal Wi-Fi est accessible.

4.2. Le réseau personnel sans fil (WPAN)

Le réseau WPAN pour Wireless Personal Area Network, concerne les réseaux sans fil d'une faible portée (de l'ordre de quelques dizaines de mètres). Ce type de réseau sert principalement à relier des périphériques (imprimante, appareils domestiques, téléphone portable, ou un assistant personnel, etc) à un ordinateur sans liaison filaire. Plusieurs technologies sont utilisées pour les WPAN dont la principale est la technologie

12

Bluetooth, lancée par Ericsson en 1994 et proposant un débit théorique de 1 Mbps pour une portée maximale d'une trentaine de mètres. Bluetooth, connue aussi sous le nom IEEE 802.15.1, possède l'avantage d'être très peu gourmande en énergie, ce qui la rend particulièrement adaptée à une utilisation au sein de petits périphériques. [42]

4.3 Les réseaux cellulaires:

Les réseaux cellulaires par exemple GSM (Global System for Mobile Communications), GPRS (General Packet Radio Service) et UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) [20], sont conçus pour l’échange de données vocales. Du fait du temps critique supporté, ils ont une faible latence au détriment d’une fiabilité réduite. Les réseaux cellulaires ont plusieurs caractéristiques appropriées, comme l’utilisation à grande échelle, et la communication à longue portée. Mais cette technologie a pour des inconvénients de limiter son utilisation pour certaines applications, elles sont résumées ci-dessous [41]:

– Ils ne sont pas adaptés pour la broadcast et ont besoin d’un numéro de téléphone unique pour la destination.

– L’utilisation de la technologie cellulaire nécessite pour son fonctionnement un accord avec un opérateur et engendre des frais.

5. Concepts de base pour la surveillance de processus

Les méthodologies de surveillance peuvent être divisées en deux groupes. Les méthodes dites avec modèle utilisent un modèle formel du système afin de générer des symptômes : écarts entre la prédiction par le modèle et les mesures effectuées sur le patient, valeurs des paramètres physiologiques du modèle identifiés en ligne. Les autres méthodes, dites sans modèle, n’utilisent que les observations de ces paramètres [10]. D’une manière générale, les méthodes de surveillance sans modèle formel peuvent se schématiser de la manière suivante :

13

Figure 2- Techniques de surveillance des systèmes

Les signaux enregistres sur le patient à l’aide de capteurs sont dans un premier temps traités pour extraire en ligne les informations pertinentes pour la détection d’une anomalie et/ou pour son diagnostic

(Figure 1). Celles-ci sont ensuite fusionnées à l’aide de modèles pour

fournir une décision (détection, diagnostic). Les différences entre les méthodes de surveillance sans modèles formels proviennent de la nature des informations extraites (et donc des techniques d’extraction) et de la manière dont elles sont fusionnées.

5.1 Extraction d’information

Les informations extraites des signaux peuvent être :

- des valeurs binaires caractérisant la présence ou l’absence d’un événement particulier dans le signal

- des valeurs numériques (éventuellement converties en valeurs symboliques) caractérisant le signal (appelées caractéristiques)

- des informations permettant la description du signal sous un autre formalisme, plus propice a la reconnaissance d’anomalies.

5.2 Détection d’évènements

Un événement est l’apparition d’un changement sur le signal, transitoire ou non. Ce peut être la modification d’une caractéristique du signal (moyenne, variance, modification d’énergie dans une bande fréquentielle, …) ou encore l’apparition d’une forme temporelle particulière, une dérive, etc. [12].

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Certaines techniques de diagnostic sans modèle consistent dans un premier temps à détecter la présence (ou l’absence) d’un événement dans le signal, caractéristique d’une anomalie. [10]

L’information extraite du signal est donc une information binaire, ou graduée entre 0 et 1 si l’on utilise des techniques de détection intégrant un indice de confiance dans la détection.

5.3 Fusion des informations

Les informations collectées à partir des capteurs seront fusionnées afin de réaliser une décision. Le module de décision est une fonction d’un espace de dimension n (n est le nombre d’information à fusionner) vers un espace de dimension d. d est le nombre de décisions. Dans le cas d’un problème de détection, d vaut 2 (2 décisions sont possibles : anomalie, pas d’anomalie). Dans le cas d’un problème de diagnostic, d est le nombre d’anomalies à diagnostiquer.

Le module de décision s’appuie sur un modèle de décision, dont l’élaboration dépend de la connaissance a priori que l’on a du système. Le modèle peut être élabore à partir de la connaissance d’un expert ou a partir des données, ou encore par méthode de classification. [13]

5.4 Modèle de connaissances

Un modèle de connaissance est constitue d’un ensemble de règles dont les prémisses sont les informations extraites des signaux et les conclusions sont les anomalies à détecter. Il décrit explicitement la signature d’une anomalie. Les entrées de ces modèles peuvent être de nature différente, binaires, numériques et/ou symboliques, après transformation numérique/symbolique des caractéristiques des signaux ou après un changement de représentation.

Le modèle de connaissance peut être une règle (quand l’entrée du modèle est la présence d’un événement détecté sur le signal et que la présence de l’événement correspond à la signature de l’anomalie), un

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arbre de décisions ou encore un ensemble de chroniques (après transformation numérique/symbolique du signal en une suite d’événements), permettant de prendre le temps en compte de manière explicite. [11]

Le modèle peut être appris a partir des données quand celles-ci sont en nombre suffisant et que les anomalies à diagnostiquer sont bien représentées dans la base de données d’apprentissage.

6. Systèmes de surveillance médicale de patients à domicile

La nécessité de faire communiquer en temps réel des professionnels de la santé à distance, de gérer des urgences à distance sont toutes des situations parmi plusieurs pour lesquelles L'informatique mobile commence à mettre sa technologie au service de la santé. [15]

Grâce aux nouvelles technologies de l'information et de la communication, la Surveillance médicale de patients à domicile prend de plus en plus d'importance (Figure 3).

Capteurs et système d'information permettent une surveillance médicale des patients à leur domicile. Favoriser le maintien ou le retour au domicile des personnes fragiles (personnes âgées, patients atteints de maladies chroniques…) est l'un des objectifs de ce type de systèmes de surveillance.

La collecte des informations est généralement assurée de façon continue par des capteurs et biocapteurs. Les récents progrès technologiques réalisés dans ce domaine, permettent d'imaginer une nouvelle gamme de capteurs utilisables dans les processus biologiques dont les applications courantes se situent dans les domaines de la médecine.

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Figure 3- Schéma d'un système de surveillance de l'état de santé de personnes à domicile

D'une manière générale, un Biocapteur est constitué d'un détecteur d'origine biologique: enzyme, anticorps, récepteur... et d'un transducteur chargé de convertir le signal biologique (qui est par exemple sera la fixation de l'antigène à détecter sur l'anticorps) en un signal aisément exploitable (généralement électrique ou lumineux).

L’architecture typique d’un système de surveillance de l'état de santé de personnes à domicile s’articule autour de capteurs disséminés dans la maison ou embarqués sur la personne suivie [8] [9] [7]. Ils permettent de relever un ensemble de données, qui sont traitées et analysées localement par un système d'informations. Ces données sont ensuite relayées par un centre de télésurveillance, grâce à Internet par exemple où elles sont redistribuées aux personnes ressources.

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Il peut s'agir du médecin hospitalier, du médecin traitant, des services infirmiers, de la sécurité sociale, ou encore de la famille et des proches. Les informations collectées sont de plusieurs ordres, telles que les informations physiologiques, comme le poids, les fréquences cardiaque et respiratoire, le taux d'oxygène dans le sang ou encore la glycémie [18][22].

Enfin, l'environnement est également surveillé avec des mesures de températures, d'hygrométrie, de niveau sonore, de taux de CO2. Pour détecter l'activité.

La collecte des informations, physiologiques ou comportementales permet, après traitement des signaux, d'établir une tendance comportementale du patient. En cas de déviation majeure par ou de détection d'une chute par exemple, l'alerte est donnée au centre de télésurveillance.

En outre, l'intérêt de ce genre de systèmes est aussi d'évaluer l'entrée en état de dépendance de la personne surveillée, et de se préparer au mieux à la nouvelle situation, soit en réservant une place dans une maison médicalisée, soit en organisant l'accueil dans la famille.

7. Discussion

Dans le domaine de la surveillance à domicile des personnes, différents systèmes ont été conçus et mis en place. Les principales lignes directrices:

 L’identification des indicateurs pertinents nécessaires dans le cadre du maintien à domicile (analyse comportementale, qualité de l’équilibre, détection de chute, informations physiologiques spécifiques selon prescription médicale, …).

 Les capteurs les plus appropriés compte tenu des contraintes liées au maintien à domicile (non intrusion, modifications minimales, acceptabilité, coût résiduel pour la personne).

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 La construction de l’information (synthèse et fusion multi-capteurs) et le processus décisionnel

 La transmission des informations de vigilance et l’élaboration des différents niveaux d’alerte.

 Les différents niveaux organisationnels en réseau autour de la personne à domicile.

Les systèmes de surveillance étudiés[8] [9] [7] utilisent des techniques de franchissement de seuil, très sensibles aux artéfacts : une alarme se déclenche dés que la variable mesurée sort de bornes fixées au préalable par le personnel soignant.

Malgré une évidente nécessité, les systèmes étudiés souffrent du manque de mécanismes d’aide à l’interprétation du flot de données recueillis sur le patient, afin d’aider le personnel dans sa tâche d’analyse et de diagnostic, pas plus qu’un système d’alarmes utilisant un autre principe que le franchissement de seuils.

8. Conclusion

L’intérêt de la surveillance à domicile de l’état de santé des personnes n’est plus à démontrer. Particulièrement, le maintien à domicile des personnes âgées ou à maladies chroniques, doit assurer à la personne une garantie de sûreté et un environnement adapté dans le respect le plus strict de son intimité, et avec le souci constant de l’acceptabilité psychologique et sociale. Il y a une prise de conscience générale de l’intérêt du maintien des personnes âgées dans leur lieu habituel de vie en y ajoutant les éléments de sûreté indispensables, et en organisant autour d’elles un environnement adapté, éventuellement apportées à son environnement usuel.

Des solutions de nature à prendre en charge ces aspects sont plus ou moins disponibles. Toutefois, Elles gagneraient à être améliorées de façon à intégrer des outils d'analyse des informations médicales permettant un

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meilleur suivi et prise de décision dans le cas de situation risqués de l'état de santé des personnes surveillées.

20

Chapitre 3:

Système Mobile de Surveillance de

Patient: Conception architecturale

1. Introduction

La surveillance à domicile prend une importance de plus en plus d'effectuer le diagnostic et la thérapie et réduit les coûts d'hospitalisation. Un système de surveillance agissant comme un superviseur, capable de détecter des comportements anormaux et de les signaler. [29]

Les personnes à surveiller à distance de jour sont les personnes âgées, à mobilité réduite et les personnes malades qui ont des maladies chroniques, elles sont capables d’utiliser ses membres supérieurs pour saisir et manipuler des objets de différentes tailles et formes. Elle dispose aussi de suffisamment de facultés intellectuelles pour communiquer avec le monde extérieur.

L’application de surveillance à réaliser devrait tenir compte d’un certain nombre d’objectifs. Les objectifs suivants devraient, normalement, être retenus :

- surveiller à tout moment l’état de santé de la personne (rythme cardiaque, pression artérielle, température,…).

- Avoir des interfaces simples et claires afin d’améliorer les délais d'intervention.

- prélever des mesures répartis dans le système à surveiller.

- Respecter la contrainte temps réel lors de l’affichage de la valeur mesurée; - collecter les données correspondantes dans une base de données dans laquelle peuvent être associé des algorithmes de traitement et de diagnostic. - générer éventuellement des alarmes ou initier des interventions.

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Ce chapitre est composé de trois parties. La première partie présente la spécification des besoins et les exigences auxquelles notre application devra répondre et les objectifs à atteindre.

La deuxième partie décrit l'architecture technique du système SMSP, à travers la définition d'un ensemble de matériels et logiciels qui s’appuyant sur la technologie des réseaux sans fil et de l’informatique mobile. Nous présentons cette architecture sous les deux aspects: structurel et dynamique. La troisième partie présente une approche de détection de diabète par Data Mining.

Rappelons que le principal but de notre système SMSP est de fournir des services de surveillance de santé, à toute personne et à tout moment, surmontant les contraintes de l'endroit, du temps et de l’espace.

Par ailleurs, les performances de notre système de surveillance de signes physiologiques de patient doivent se mesurer par :

- La capacité à reconnaitre la présence d’une anomalie - La capacité à reconnaitre l’absence d’une anomalie - La rapidité de détection.

2. Spécification des besoins

La définition des services offerts nous permet de déterminer les cas d'utilisation. Le moyen le plus populaire et réussi pour la spécification des besoins d’un système informatique est le concept de cas d’utilisation. Ce concept sera par la suite raffiné de façon à aboutir à la conception de l’architecture. Un cas d’utilisation regroupe un ensemble de scénarios cohérents définis par rapport à un résultat observable par l’utilisateur. Un scénario décrit un ensemble de séquences d’action réalisées par le système [44]. Il produit un résultat observable pour les utilisateurs de l’application, une vue plus détaillée sur le scénario et une suite spécifique d’interaction entre les utilisateurs et le système de l’application.

22 Contexte de la solution:

Il est très important de comprendre la porté de l’ensemble du système. On modélise le contexte du système à l’aide d’un diagramme de contexte qui est un diagramme de classes UML avec des stéréotypes. On montre explicitement les interactions externes entre le système (matériel et logiciel), modélisé comme une boîte noire, et l'environnement. A cette étape, on identifie les interactions avec les acteurs qui sont en dehors du système. Un diagramme de contexte de système (Figure4) présente explicitement la limite entre le système et le milieu extérieur.

Figure 4- Diagramme de contexte de Système Mobile de Surveillance de Patient (SMSP)

Il ressort du contexte de l’application les cas d’utilisation suivants :

Cas 1: Authentification pour l’accès à l’application Cas 2: Profil du Patient

Cas 3: Collecte courante des paramètres physiologiques Cas 4: Saisie manuel des paramètres physiologiques Cas 5: Analyse des paramètres collectés ou saisies Cas 6: Consultation état de santé par patient

23 2.1 Le diagramme des cas d’utilisation

Un cas d’utilisation est donc l’abstraction d’une fonction typique du système à modéliser (Figure 5).

Cas d’utilisation 1: Authentification

D’après ce scénario les utilisateurs de tous les appareils sont invités à saisir leurs identifiants suivis de leurs mots de passe pour pouvoir accéder à l’application d’une façon très sécurisée. Cette étape ne sera réussie que si et seulement si le couple, mot de passe et identifiant, soit valide. La réalisation de ce scénario est dans le but de forcer la sécurisation de l’application et d’améliorer sa performance.

24 Cas d’utilisation 2: Profil du patient

Dans une première étape, le patient doit saisir des informations sur son profil. Il s’agit de son nom, le prénom, le sexe, la date de naissance, le groupe sanguin, son adresse, son numéro de téléphone et son email. Bien entendu, ce cas d’utilisation s’exécute une seule fois.

Figure 7- Figure 1- Diagramme de séquence "Profil du patient" Figure 6- Diagramme de séquence "Authentification"

25 Cas d’utilisation 3: Collecte courante des paramètres physiologiques

Ce cas d’utilisation est déclenché par un temporisateur (toutes les T unités de temps). Dans cette forme, les capteurs de température, glycémie, et rythme cardiaque envoient les signaux des paramètres physiologiques vers le téléphone portable du patient.

Cas d’utilisation 4: Saisie manuel des paramètres physiologiques

Ce cas d’utilisation est exécuté lorsque les capteurs ne sont pas fonctionnels. Toutes les T unités de temps, le patient saisit les mesures physiologiques suivantes: (taux de glycémie, température, rythme cardiaque, etc.).

Les paramètres physiologique tels que la température, le niveau de glycémie, le rythme cardiaque, seront envoyés, par liaison internet au serveur médical distant pour les stocker dans la base de données. Dans le cas d’une situation critique indiquée par ces paramètres, une alerte est envoyée au médecin.

26 Cas d’utilisation 5: Analyse des paramètres physiologiques Le SLD (Smartphone) reçoit et collecte les données sur les paramètres physiologiques transmises par les biocapteurs (dans le cas de paramétrage automatique). Le système fait des calculs et traitements pour déterminer la situation critiques. Si une situation critique détectée, il alerte le patient et aussi le médecin au serveur distant (SMD), Le système (Smartphone) transmis les données des paramètres physiologiques via internet au serveur médical.

Cas d’utilisation 6: Consultation état de santé par patient

Après avoir accéder à l’application (cas d’utilisation «authentification »), ce cas d’utilisation permet à un patient de consulter le développement de son état de santé. Des courbes et autres formes de résultats peuvent être affichées à la demande du patient.

27 Cas d’utilisation 7: Suivi état de santé par médecin « diagnostic par Data-Mining »

Après avoir accéder à l’application médicale (cas d’utilisation «Authentification»). Ce cas d’utilisation permet à un médecin de suivi l’état de santé du patient par l’affichage du tableau de l’historique des valeurs mesurées, puis applique la technique de Data-mining pour le diagnostic et la prise de décision, le médecin rédige un rapport de diagnostic et l’envoyer vers le SLD pour une éventuelle consultation par le patient.

Figure 10- consultation état de santé par patient

28

2. Architecture du système

Notre système mobile de surveillance de Patient (SMSP) rassemble les données physiologiques du patient par les capteurs/biocapteurs. Les données sont acheminées au PC ou à la cellule phone/PDA d'un patient. Après une analyse de situation critiques et détermination possible d’alerte, ces dispositifs transmettent ces données au serveur pour l'analyse complète. Après que les données soient analysées, le serveur médical fournit les résultats au PC ou à la cellule phone/PDA du patient. Les patients peuvent prendre des mesures nécessaires selon ces résultats.

Sur le plan structurel, notre SMSP est constitué de trois composants essentiels (Figure 12):

1. Réseau local sans fil (RLSF)

2. Serveur local à domicile (SLD) accessible par le patient, son assistant ou un membre de sa famille.

3. Serveur médical distant (SMD) accessible par le médecin ou tout autre autorisé.

Figure 12-Vue externe du système SMSP

Serveur distant capteurs traitement communication Côté patient Côté Médecin

29

Sur le plan dynamique, nous présenterons un schéma de flux d'activités synthétisant les traitements fonctionnels de notre système

(Figure 13).

3.1 Réseau local sans fil (RLSF)

Le réseau local sans fil permet la communication entre les appareils de mesure des paramètres physiologiques du patient et la cellule locale (Smartphone, PDA, tablette, ou PC). La technologie réseaux Bluetooth est utilisée pour des raisons de disponibilité, de faible coût, d’efficacité et de simplicité.

3.2 Serveur local à domicile (SLD)

Le serveur local à domicile(SLD) du patient peut être un PC ou des périphériques mobiles tels que Smartphone ou PDA. Nous proposons des périphériques mobiles parce qu'il sera plus approprié que les utilisateurs utilisent à cet effet leurs périphériques mobiles avec lesquelles ils se sont familiarisés.

Les capteurs permettent de collecter de façon continue des données physiologiques du patient. Ils sont dotés de technologie de communication sans fil (Bluetooth), permettant d’acheminer l’information au Smartphone. Ce dernier analyse ces données, détermine les éléments pertinents. Les patients participeront au processus de soins de santé par leurs périphériques mobiles et peuvent accéder ainsi à leur information de santé de n'importe où n'importe quand.

Le SLD collecte des informations et les analyse. Dans le cas de situations déclarées anormales, il alerte le patient et aussi le médecin au serveur distant (SMD). Ils intègrent les règles et logiques de traitement de façon à déterminer les situations et états du patient selon la tendance obtenue.

30 3.3 Serveur médical distant (SMD)

Du côté du médecin, un serveur est installé (au niveau du cabinet ou clinique). C’est un serveur médical distant (SMD) auquel les dispositifs mobiles (tablette, Smartphone, et même PC) du patient sont connectés par moyen de communication sans fil. A ce niveau, un grand nombre de données médicales sont traitées. Les résultats d’analyse sont exploités, des suggestions peuvent être formulées aux médecins. De plus, l'information fournie par les spécialistes dans les scénarios critiques peut alimenter le serveur.

Le serveur médical distant (SMD) reçoit des données de tous les patients enregistrés, en provenance des SLDs. C'est l'épine dorsale de cette architecture entière. Il est capable de déterminer les seuils spécifiques des paramètres physiologiques des patients. A chaque fois qu'un médecin examine un patient, les résultats de l'examen et les informations sur les traitements éventuels sont stockés dans la base de données du SMD.

Les résultats de ces traitements sont à exploiter par le médecin mais aussi ils peuvent être envoyés au SLD pour une éventuelle consultation par le patient.

Le SMD garde l’historique des patients. Il peut intégrer n'importe quelle tendance de maladies pour le patient, localité de famille aussi. Il peut faire apparaître les variations de l’état santé dues aux changements saisonniers, les épidémies, etc. Ces tendances sont exploitées et commandées et surveillées principalement par les médecins spécialisés.

Dans ce sous système SMD, nous avons définis un module de Data-

Mining permettant d'aider à déterminer le diagnostic précis de patient sur

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Collecter les données physiologiques périodiquement

Transmission des données via Bluetooth

Réception des données des capteurs

Analyser les données reçues

Identification d’une situation critique Génération d’un message d’alerte Non Oui RLSF (Biocapteur) SLD (SmartPhone) SMD

Transmission de l’alerte vers le médecin via GSM

Transmission de données via Internet

Réception et stockage des données dans la BDD

Réception de l’alerte sur téléphone

Extraction de l’historique de patient

Application technique Data Mining

Indication de diabète Consultation spécialiste Transmission de rapport diagnostic Transmission de rapport diagnostic Réception de rapport diagnostic Affichage de rapport au patient Oui Non

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 Sécurité

Dans le but de protéger les informations privées des patients, nous avons introduit des mécanismes de sécurité de nature à prendre en charge les exigences suivantes:

Les données doivent être transmises sous la forme chiffrée. Authentification basée session.

Application exigeant le login:

 Vérification de l’information sur la session

 Autorisation basée sur le contenu

 Les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux enregistrements de données des patients

Autorisation requise pour tout accès aux données des patients

4. Détection de diabète : approche par data mining

4.1 Introduction

Le diabète est aujourd'hui considéré comme l'un des plus grands dangers pour la santé. Il est devenu une maladie sociale, associée à l'évolution de la civilisation qui a été affligeant de plus en plus des gens. Il a besoin de surveillance intensive et des soins médicaux.

Le diabète est un trouble métabolique grave marquée par l’augmentation de niveau de glucose dans le sang, une miction excessive et soif persistante, causées par le manque d'actions de l'insuline. [28]

L’insuline est une hormone qui régule la concentration de sucre dans le sang. L’hyperglycémie, ou concentration sanguine élevée de sucre, est un effet fréquent du diabète non contrôlé qui conduit avec le temps à des atteints graves de nombreux systèmes organiques et plus particulièrement les nerfs et les vaisseaux sanguins. [55]

33

Ces derniers temps, les différents équipements médicaux intègrent de plus en plus des modules (logiciels ou matériels) informatiques contrôlant leur fonctionnement (échographe, radio IRM, biocapteurs, etc.). Les systèmes chargés de la surveillance des patients doivent interpréter rapidement un flot de données important et sont ainsi soumis à une surcharge cognitive de plus en plus forte [45]. Ces systèmes de surveillance doivent plus ou moins réaliser des objectifs suivants :

- faciliter l’interprétation du flot de données provenant des différents capteurs d’un Système

- détecter les anomalies survenant sur le système et alerter les operateurs (fonction de détection)

- fournir une aide à la décision en proposant un diagnostic pour le problème rencontre (fonction de localisation du défaut et d’identification)

Dans le but de répondre à ces préoccupations, nous avons introduit dans notre architecture de surveillance de patient un module informatique de détection qui consiste à reconnaitre et indiquer en temps réel (le plus tôt possible) les anomalies de comportement des signes physiologiques du patient.

Lorsque le système de surveillance détecte que ces signes ne se présentent plus correctement, il doit générer une alarme pour alerter soit le patient lui-même, soit son médecin, soit les deux en même temps.

En outre, nous avons définis un module de diagnostic qui doit aller plus loin dans l’analyse de la situation de façon à déterminer avec précision un diagnostic particulier, à savoir le diagnostic de diabète.

4.2 Data-Mining

Le Data Mining ou fouille de données est la recherche d’informations pertinentes (des “pépites” d’information) pour l’aide à la décision et la prévision. Elle met en œuvre des techniques statistiques et d’apprentissage machine qui permettent de transformer les données en

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connaissances en tenant compte de la spécificité de grandes à très grandes dimensions (big data) des données. [21]

Le Data Mining est un processus qui fait intervenir des méthodes et des outils issus de différents domaines de l’informatique, de la statistique ou de l’intelligence artificielle en vue de découvrir des connaissances utiles.

Le Data Mining, dans sa définition restreinte, opère sur des tables bidimensionnelles, appelées data marts, et fait appel à trois grandes familles de méthodes issues de la statistique, de l’analyse des données, de la reconnaissance de formes ou de l’apprentissage automatique. [23]

L’objectif ultime de Data Mining est de créer un modèle, un modèle qui peut améliorer la façon dont vous lisez et interprétez vos données existantes et vos données futures. Comme il existe nombreuse techniques avec Data Mining, l'étape importante de la création d'un bon modèle est de déterminer quel type de technique à utiliser. [19]

4.2.1 Les arbres de décision

Les arbres de décision sont des méthodes symboliques de l’apprentissage inductif très utilisées dans le domaine de classification reconnue par leur propriété d’intelligibilité, l’efficacité des algorithmes qu’elles présentent et l’exactitude et la précision des résultats fournis. [46]

Un arbre de décision est un outil d'aide à la décision et à l'exploration de données. Il permet de modéliser simplement, graphiquement et rapidement un phénomène mesuré plus ou moins complexe. Sa lisibilité, sa rapidité d'exécution et le peu d'hypothèses nécessaires à priori expliquent sa popularité actuelle. Ils sont utilisés comme systèmes d'aide à la décision (SIAD) dans de nombreux domaines, en particulier en médecine, pour le scoring bancaire, et dans de nombreux problèmes de discrimination. [26]

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Les arbres de décision permettent de produire des procédures de classification compréhensibles par l'utilisateur. C'est en particulier le cas pour l'aide au diagnostic médical où le médecin doit pouvoir interpréter les raisons du diagnostic. Car les arbres de décision représentent graphiquement un ensemble de règles et sont aisément interprétables. Pour les arbres de grande taille, la procédure globale peut être difficile à appréhender, cependant, la classification d'un élément particulier est toujours compréhensible [47]. Les algorithmes d'apprentissage par arbres de décision sont efficaces, disponibles dans la plupart des environnements de fouille de données.

Un arbre est constitué :

 de noeuds qui testent les attributs

 de branches qui représentent chacune une valeur de l'attribut testé dans le nœud dont elles sont issues

 de feuilles (ce sont les nœuds terminaux de l'arbre) qui indiquent la classe résultante.

La technique de l’arbre de décision est employée en classement pour détecter des critères permettant de répartir les individus d’une population en n classes prédéfinies (n= 2 dans notre cas). On commence par choisir la variable qui, par ses modalités, sépare le mieux les individus de chaque classe, de façon à avoir des sous-populations, que l’on appelle nœuds, contenant chacune le plus possible d’individus d’une seule classe, puis on réitère la même opération sur chaque nouveau nœud obtenu jusqu’à la séparation des individus ne soit plus possibles ou plus souhaitable. Les nœuds terminaux sont tous majoritairement constitués d’individus d’une seule classe. Un individu est affecté à une seule feuille, donc à une certaine classe avec une assez forte probabilité, quand il satisfait l’ensemble des règles permettant d’arriver à cette feuille. [27]

Pour parcourir un arbre de décision et trouver une solution il faut partir de la racine. Chaque nœud est une décision atomique. Chaque réponse

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possible est prise en compte et permet de se diriger vers un des fils du nœud. De proche en proche, on descend dans l’arbre jusqu’à tomber sur une feuille. La feuille représente la réponse qu’apporte l’arbre au cas que l’on vient de tester.

5. Conclusion

Par rapport aux objectifs assignés à notre travail, nous avons proposé une architecture du système SMSP. Elle est composée essentiellement d'activités de collecte périodiques d'information sur les signes physiologiques et le traitement de ces informations afin de détecter d'éventuelle déviation par rapport au comportement normal. En outre, nous avons développés un moyen d'aide au diagnostic de diabète utilisant une technique de data mining.