Année: 2021 Thèse N°: 32
L’apport de L’inteLLigence artificieLLe
dans la prise en charge de l’uveite
en medecine interne
THESE
Présentée et soutenue publiquement le : / /2021
PAR
Monsieur Abbas GUENNOUN
Né le 12 Octobre 1994 à Rabat
Pour l'Obtention du Diplôme de
Docteur en Médecine
Mots Clés : Big Data; Uvéite; Intelligence artificielle; Apprentissage automatique Membres du Jury :
Monsieur Youssef SEKKACH Président
Professeur de Médecine Interne
Monsieur Jamal FATIHI Rapporteur
Professeur de Médecine Interne
Madame Wafa AMMOURI Juge
Professeur de Médecine Interne
Monsieur Yassine MOUZARI Juge
Professeur d’Ophtalmologie
Monsieur Mohamed JIRA Juge
ROYAUME DU MAROC UNIVERSITE MOHAMMED V DE RABAT FACULTE DE MEDECINE ET DE PHARMACIE RABAT
ﺎﻨﺘﻤﻠﻋ ﺎﻣ ﻻﺇ ﺎﻨﻟ ﻢﻠﻋ ﻻ ﻚﻧﺎﺤﺒﺳ
ﻢﻴﻜﳊﺍ ﻢﻴﻠﻌﻟﺍ ﺖﻧﺃ ﻚﻧﺇ
:ﺔﻳﻵﺍ :ﺓﺮﻘﺒﻟﺍ ﺓﺭﻮﺳ
31
UNIVERSITE MOHAMMED V
FACULTE DE MEDECINE ET DE PHARMACIE RABAT
DOYENS HONORAIRES :
1962 – 1969: Professeur Abdelmalek FARAJ 1969 – 1974: Professeur Abdellatif BERBICH
1974 – 1981: Professeur Bachir LAZRAK
1981 – 1989: Professeur Taieb CHKILI
1989 – 1997: Professeur Mohamed Tahar ALAOUI
1997 – 2003: Professeur Abdelmajid BELMAHI
2003 - 2013: Professeur Najia HAJJAJ – HASSOUNI
ADMINISTRATION :
Doyen Professeur Mohamed ADNAOUI
Vice-Doyen chargé des Affaires Académiques et Estudiantines
Professeur Brahim LEKEHAL
Vice-Doyen chargé de la Recherche et de la Coopération
Professeur Toufiq DAKKA
Vice-Doyen chargé des Affaires Spécifiques à la Pharmacie
Professeur Younes RAHALI
Secrétaire Général
Mr. Mohamed KARRA
1 - ENSEIGNANTS-CHERCHEURS MEDECINS ET PHARMACIENS
PROFESSEURS DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR :
Décembre 1984
Pr. MAAOUNI Abdelaziz Médecine Interne – Clinique Royale Pr. MAAZOUZI Ahmed Wajdi Anesthésie -Réanimation
Pr. SETTAF Abdellatif Pathologie Chirurgicale
Décembre 1989
Pr. ADNAOUI Mohamed Médecine Interne –Doyen de la FMPR Pr. OUAZZANI Taïbi Mohamed Réda Neurologie
Janvier et Novembre 1990
Pr. KHARBACH Aîcha Gynécologie -Obstétrique
Pr. TAZI Saoud Anas Anesthésie Réanimation
Février Avril Juillet et Décembre 1991
Pr. AZZOUZI Abderrahim Anesthésie Réanimation- Doyen de FMPO
Pr. BAYAHIA Rabéa Néphrologie
Pr. BELKOUCHI Abdelkader Chirurgie Générale Pr. BENCHEKROUN Belabbes Abdellatif Chirurgie Générale
Pr. BENSOUDA Yahia Pharmacie galénique
Pr. BERRAHO Amina Ophtalmologie
Pr. BEZAD Rachid Gynécologie Obstétrique Méd. Chef Maternité des Orangers
Pr. CHERRAH Yahia Pharmacologie
Pr. CHOKAIRI Omar Histologie Embryologie
Pr. KHATTAB Mohamed Pédiatrie
Pr. SOULAYMANI Rachida Pharmacologie- Dir. du Centre National PV Rabat
Pr. TAOUFIK Jamal Chimie thérapeutique
Décembre 1992
Pr. AHALLAT Mohamed Chirurgie Générale Doyen de FMPT
Pr. BENSOUDA Adil Anesthésie Réanimation
Pr. CHAHED OUAZZANI Laaziza Gastro-Entérologie Pr. CHRAIBI Chafiq Gynécologie Obstétrique Pr. EL OUAHABI Abdessamad Neurochirurgie
Pr. FELLAT Rokaya Cardiologie
Pr. JIDDANE Mohamed Anatomie
Pr. TAGHY Ahmed Chirurgie Générale
Pr. ZOUHDI Mimoun Microbiologie
Mars 1994
Pr. BENJAAFAR Noureddine Radiothérapie
Pr. BEN RAIS Nozha Biophysique
Pr. CAOUI Malika Biophysique
Pr. CHRAIBI Abdelmjid Endocrinologie et Maladies Métaboliques Doyen de la FMPA Pr. EL AMRANI Sabah Gynécologie Obstétrique
Pr. ERROUGANI Abdelkader Chirurgie Générale – Directeur du CHIS
Pr. ESSAKALI Malika Immunologie
Pr. ETTAYEBI Fouad Chirurgie Pédiatrique
Pr. IFRINE Lahssan Chirurgie Générale
Pr. RHRAB Brahim Gynécologie –Obstétrique
Pr. SENOUCI Karima Dermatologie
Mars 1994
Pr. ABBAR Mohamed* Urologie Inspecteur du SSM
Pr. BENTAHILA Abdelali Pédiatrie
Pr. BERRADA Mohamed Saleh Traumatologie – Orthopédie Pr. CHERKAOUI Lalla Ouafae Ophtalmologie
Pr. LAKHDAR Amina Gynécologie Obstétrique
Pr. MOUANE Nezha Pédiatrie
Mars 1995
Pr. ABOUQUAL Redouane Réanimation Médicale
Pr. AMRAOUI Mohamed Chirurgie Générale
Pr. BAIDADA Abdelaziz Gynécologie Obstétrique
Pr. BARGACH Samir Gynécologie Obstétrique
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Pr. OUAZZANI CHAHDI Bahia Ophtalmologie
Pr. SEFIANI Abdelaziz Génétique
Pr. ZEGGWAGH Amine Ali Réanimation Médicale
Décembre 1996
Pr. BELKACEM Rachid Chirurgie Pédiatrie Pr. BOULANOUAR Abdelkrim Ophtalmologie Pr. EL ALAMI EL FARICHA EL Hassan Chirurgie Générale
Pr. GAOUZI Ahmed Pédiatrie
Pr. OUZEDDOUN Naima Néphrologie
Pr. ZBIR EL Mehdi* Cardiologie Directeur HMI Mohammed V
Novembre 1997
Pr. ALAMI Mohamed Hassan Gynécologie-Obstétrique
Pr. BIROUK Nazha Neurologie
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Pr. KOUTANI Abdellatif Urologie
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Pr. TOUFIQ Jallal Psychiatrie Directeur Hôp.Ar-razi Salé Pr. YOUSFI MALKI Mounia Gynécologie Obstétrique
Novembre 1998
Pr. BENOMAR ALI Neurologie Doyen de la FMP Abulcassis
Pr. BOUGTAB Abdesslam Chirurgie Générale
Pr. ER RIHANI Hassan Oncologie Médicale
Pr. BENKIRANE Majid* Hématologie
Janvier 2000
Pr. ABID Ahmed* Pneumo-phtisiologie
Pr. AIT OUAMAR Hassan Pédiatrie
Pr. BENJELLOUN Dakhama Badr.Sououd Pédiatrie
Pr. BOURKADI Jamal-Eddine Pneumo-phtisiologie Directeur Hôp. My Youssef Pr. CHARIF CHEFCHAOUNI Al Montacer Chirurgie Générale
Pr. ECHARRAB El Mahjoub Chirurgie Générale Pr. EL FTOUH Mustapha Pneumo-phtisiologie Pr. EL MOSTARCHID Brahim* Neurochirurgie
Pr. TACHINANTE Rajae Anesthésie-Réanimation Pr. TAZI MEZALEK Zoubida Médecine Interne
Novembre 2000
Pr. AIDI Saadia Neurologie
Pr. AJANA Fatima Zohra Gastro-Entérologie
Pr. BENAMR Said Chirurgie Générale
Pr. CHERTI Mohammed Cardiologie
Pr. ECH-CHERIF EL KETTANI Selma Anesthésie-Réanimation
Pr. EL HASSANI Amine Pédiatrie -Directeur Hôp.Cheikh Zaid
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Pr. GHARBI Mohamed El Hassan Endocrinologie et Maladies Métaboliques Pr. MDAGHRI ALAOUI Asmae Pédiatrie
Décembre 2001
Pr. BALKHI Hicham* Anesthésie-Réanimation
Pr. BENABDELJLIL Maria Neurologie
Pr. BENAMAR Loubna Néphrologie
Pr. BENAMOR Jouda Pneumo-phtisiologie
Pr. BENELBARHDADI Imane Gastro-Entérologie
Pr. BENNANI Rajae Cardiologie
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Pr. BOUCHIKHI IDRISSI Med Larbi Anatomie
Pr. BOUMDIN El Hassane* Radiologie
Pr. CHAT Latifa Radiologie
Pr. DAALI Mustapha* Chirurgie Générale
Pr. EL HIJRI Ahmed Anesthésie-Réanimation
Pr. EL MAAQILI Moulay Rachid Neuro-Chirurgie
Pr. EL MADHI Tarik Chirurgie-Pédiatrique
Pr. EL OUNANI Mohamed Chirurgie Générale
Pr. ETTAIR Said Pédiatrie -Directeur Hôp. Univ. Cheikh Khalifa
Pr. GAZZAZ Miloudi* Neuro-Chirurgie
Pr. HRORA Abdelmalek Chirurgie Générale Directeur Hôpital Ibn Sina Pr. KABIRI EL Hassane* Chirurgie Thoracique
Pr. LAMRANI Moulay Omar Traumatologie Orthopédie
Pr. LEKEHAL Brahim Chirurgie Vasculaire Périphérique V-D chargé Aff Acad. Est.
Pr. MEDARHRI Jalil Chirurgie Générale
Pr. MIKDAME Mohammed* Hématologie Clinique
Pr. MOHSINE Raouf Chirurgie Générale
Pr. NOUINI Yassine Urologie
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Pr. SEFIANI Yasser Chirurgie Vasculaire Périphérique Pr. TAOUFIQ BENCHEKROUN Soumia Pédiatrie
Décembre 2002
Pr. AL BOUZIDI Abderrahmane* Anatomie Pathologique
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Pr. AOURARH Aziz* Gastro-Entérologie Dir.-Adj. HMI Mohammed V
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Pr. HAJJI Zakia Ophtalmologie
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Pr. RAISS Mohamed Chirurgie Générale
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Janvier 2004
Pr. ABDELLAH El Hassan Ophtalmologie
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Pr. CHERRADI Nadia Anatomie Pathologique
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Pr. EL HANCHI ZAKI Gynécologie Obstétrique Pr. EL KHORASSANI Mohamed Pédiatrie
Pr. HACHI Hafid Chirurgie Générale
Pr. JABOUIRIK Fatima Pédiatrie
Pr. KHARMAZ Mohamed Traumatologie Orthopédie Pr. MOUGHIL Said Chirurgie Cardio-Vasculaire Pr. OUBAAZ Abdelbarre * Ophtalmologie
Pr. TARIB Abdelilah* Pharmacie Clinique
Pr. TIJAMI Fouad Chirurgie Générale
Pr. ZARZUR Jamila Cardiologie
Janvier 2005
Pr. ABBASSI Abdellah Chirurgie Réparatrice et Plastique
Pr. ALLALI Fadoua Rhumatologie
Pr. AMAZOUZI Abdellah Ophtalmologie
Pr. BAHIRI Rachid Rhumatologie Directeur Hôp. Al Ayachi Salé
Pr. BARKAT Amina Pédiatrie
Pr. BENYASS Aatif Cardiologie
Pr. DOUDOUH Abderrahim* Biophysique
Pr. HAJJI Leila Cardiologie (mise en disponibilité)
Pr. HESSISSEN Leila Pédiatrie
Pr. JIDAL Mohamed* Radiologie
Pr. LAAROUSSI Mohamed Chirurgie Cardio-vasculaire
Pr. LYAGOUBI Mohammed Parasitologie
Pr. SBIHI Souad Histo-Embryologie Cytogénétique
Pr. ZERAIDI Najia Gynécologie Obstétrique
AVRIL 2006
Pr. ACHEMLAL Lahsen* Rhumatologie
Pr. BELMEKKI Abdelkader* Hématologie
Pr. BENCHEIKH Razika O.R.L
Pr. BIYI Abdelhamid* Biophysique
Pr. BOUHAFS Mohamed El Amine Chirurgie - Pédiatrique
Pr. BOULAHYA Abdellatif* Chirurgie Cardio – Vasculaire. Directeur Hôpital Ibn Sina Marr.
Pr. CHENGUETI ANSARI Anas Gynécologie Obstétrique
Pr. DOGHMI Nawal Cardiologie
Pr. FELLAT Ibtissam Cardiologie
Pr. FAROUDY Mamoun Anesthésie Réanimation
Pr. HARMOUCHE Hicham Médecine Interne
Pr. IDRISS LAHLOU Amine* Microbiologie
Pr. JROUNDI Laila Radiologie
Pr. KARMOUNI Tariq Urologie
Pr. KILI Amina Pédiatrie
Pr. KISRA Hassan Psychiatrie
Pr. KISRA Mounir Chirurgie – Pédiatrique
Pr. LAATIRIS Abdelkader* Pharmacie Galénique Pr. LMIMOUNI Badreddine* Parasitologie
Pr. MANSOURI Hamid* Radiothérapie
Pr. OUANASS Abderrazzak Psychiatrie
Pr. SAFI Soumaya* Endocrinologie
Pr. SOUALHI Mouna Pneumo – Phtisiologie
Pr. TELLAL Saida* Biochimie
Pr. ZAHRAOUI Rachida Pneumo – Phtisiologie
Octobre 2007
Pr. ABIDI Khalid Réanimation médicale
Pr. ACHACHI Leila Pneumo phtisiologie
Pr. ACHOUR Abdessamad* Chirurgie générale
Pr. AIT HOUSSA Mahdi * Chirurgie cardio vasculaire Pr. AMHAJJI Larbi * Traumatologie orthopédie
Pr. AOUFI Sarra Parasitologie
Pr. BAITE Abdelouahed * Anesthésie réanimation Pr. BALOUCH Lhousaine * Biochimie-chimie
Pr. BENZIANE Hamid * Pharmacie clinique
Pr. BOUTIMZINE Nourdine Ophtalmologie Pr. CHERKAOUI Naoual * Pharmacie galénique Pr. EHIRCHIOU Abdelkader * Chirurgie générale
Pr. EL BEKKALI Youssef * Chirurgie cardio-vasculaire
Pr. EL ABSI Mohamed Chirurgie générale
Pr. EL MOUSSAOUI Rachid Anesthésie réanimation
Pr. EL OMARI Fatima Psychiatrie
Pr. GHARIB Noureddine Chirurgie plastique et réparatrice
Pr. HADADI Khalid * Radiothérapie
Pr. ICHOU Mohamed * Oncologie médicale
Pr. ISMAILI Nadia Dermatologie
Pr. KEBDANI Tayeb Radiothérapie
Pr. LOUZI Lhoussain * Microbiologie
Pr. MADANI Naoufel Réanimation médicale
Pr. MAHI Mohamed * Radiologie
Pr. MARC Karima Pneumo phtisiologie
Pr. MASRAR Azlarab Hématologie biologique
Pr. MRANI Saad * Virologie
Pr. OUZZIF Ez zohra * Biochimie-chimie
Pr. RABHI Monsef * Médecine interne
Pr. RADOUANE Bouchaib* Radiologie
Pr. SEFFAR Myriame Microbiologie
Pr. SEKHSOKH Yessine * Microbiologie
Pr. SIFAT Hassan * Radiothérapie
Pr. TABERKANET Mustafa * Chirurgie vasculaire périphérique
Pr. TACHFOUTI Samira Ophtalmologie
Pr. TAJDINE Mohammed Tariq* Chirurgie générale
Pr. TANANE Mansour * Traumatologie-orthopédie
Pr. TLIGUI Houssain Parasitologie
Pr. TOUATI Zakia Cardiologie
Mars 2009
Pr. ABOUZAHIR Ali * Médecine interne
Pr. AGADR Aomar * Pédiatrie
Pr. AIT ALI Abdelmounaim * Chirurgie Générale
Pr. AKHADDAR Ali * Neuro-chirurgie
Pr. ALLALI Nazik Radiologie
Pr. AMINE Bouchra Rhumatologie
Pr. ARKHA Yassir Neuro-chirurgie Directeur Hôp.des Spécialités Pr. BELYAMANI Lahcen * Anesthésie Réanimation
Pr. BJIJOU Younes Anatomie
Pr. BOUHSAIN Sanae * Biochimie-chimie
Pr. BOUI Mohammed * Dermatologie
Pr. BOUNAIM Ahmed * Chirurgie Générale
Pr. BOUSSOUGA Mostapha * Traumatologie-orthopédie
Pr. CHTATA Hassan Toufik * Chirurgie Vasculaire Périphérique
Pr. DOGHMI Kamal * Hématologie clinique
Pr. EL MALKI Hadj Omar Chirurgie Générale Pr. EL OUENNASS Mostapha* Microbiologie
Pr. ENNIBI Khalid * Médecine interne
Pr. FATHI Khalid Gynécologie obstétrique
Pr. HASSIKOU Hasna * Rhumatologie
Pr. KABBAJ Nawal Gastro-entérologie
Pr. KABIRI Meryem Pédiatrie
Pr. KARBOUBI Lamya Pédiatrie
Pr. LAMSAOURI Jamal * Chimie Thérapeutique Pr. MARMADE Lahcen Chirurgie Cardio-vasculaire
Pr. MESKINI Toufik Pédiatrie
Pr. MESSAOUDI Nezha * Hématologie biologique
Pr. MSSROURI Rahal Chirurgie Générale
Pr. NASSAR Ittimade Radiologie
Pr. OUKERRAJ Latifa Cardiologie
Pr. RHORFI Ismail Abderrahmani * Pneumo-Phtisiologie
Octobre 2010
Pr. ALILOU Mustapha Anesthésie réanimation
Pr. AMEZIANE Taoufiq* Médecine Interne Directeur ERSSM Pr. BELAGUID Abdelaziz Physiologie
Pr. CHADLI Mariama* Microbiologie
Pr. CHEMSI Mohamed* Médecine Aéronautique
Pr. DAMI Abdellah* Biochimie- Chimie
Pr. DARBI Abdellatif* Radiologie
Pr. DENDANE Mohammed Anouar Chirurgie Pédiatrique
Pr. EL HAFIDI Naima Pédiatrie
Pr. EL KHARRAS Abdennasser* Radiologie
Pr. EL MAZOUZ Samir Chirurgie Plastique et Réparatrice
Pr. EL SAYEGH Hachem Urologie
Pr. ERRABIH Ikram Gastro-Entérologie
Pr. LAMALMI Najat Anatomie Pathologique
Pr. MOSADIK Ahlam Anesthésie Réanimation
Pr. MOUJAHID Mountassir* Chirurgie Générale
Pr. NAZIH Mouna* Hématologie
Pr. ZOUAIDIA Fouad Anatomie Pathologique
Decembre 2010
Pr. ZNATI Kaoutar Anatomie Pathologique
Mai 2012
Pr. AMRANI Abdelouahed Chirurgie pédiatrique Pr. ABOUELALAA Khalil * Anesthésie Réanimation Pr. BENCHEBBA Driss * Traumatologie-orthopédie Pr. DRISSI Mohamed * Anesthésie Réanimation Pr. EL ALAOUI MHAMDI Mouna Chirurgie Générale Pr. EL OUAZZANI Hanane * Pneumophtisiologie
Pr. ER-RAJI Mounir Chirurgie Pédiatrique
Pr. JAHID Ahmed Anatomie Pathologique
Pr. RAISSOUNI Maha * Cardiologie
Février 2013
Pr. AHID Samir Pharmacologie
Pr. AIT EL CADI Mina Toxicologie
Pr. AMRANI HANCHI Laila Gastro-Entérologie
Pr. AMOR Mourad Anesthésie Réanimation
Pr. AWAB Almahdi Anesthésie Réanimation
Pr. BELAYACHI Jihane Réanimation Médicale
Pr. BELKHADIR Zakaria Houssain Anesthésie Réanimation
Pr. BENCHEKROUN Laila Biochimie-Chimie
Pr. BENKIRANE Souad Hématologie
Pr. BENNANA Ahmed* Informatique Pharmaceutique Pr. BENSGHIR Mustapha * Anesthésie Réanimation
Pr. BENYAHIA Mohammed * Néphrologie
Pr. BOUATIA Mustapha Chimie Analytique et Bromatologie Pr. BOUABID Ahmed Salim* Traumatologie orthopédie
Pr. BOUTARBOUCH Mahjouba Anatomie
Pr. CHAIB Ali * Cardiologie
Pr. DENDANE Tarek Réanimation Médicale
Pr. DINI Nouzha * Pédiatrie
Pr. ECH-CHERIF EL KETTANI Mohamed Ali Anesthésie Réanimation Pr. ECH-CHERIF EL KETTANI Najwa Radiologie
Pr. ELFATEMI Nizare Neuro-chirurgie
Pr. EL GUERROUJ Hasnae Médecine Nucléaire Pr. EL HARTI Jaouad Chimie Thérapeutique
Pr. EL JAOUDI Rachid * Toxicologie
Pr. EL KABABRI Maria Pédiatrie
Pr. EL KHANNOUSSI Basma Anatomie Pathologique
Pr. EL KHLOUFI Samir Anatomie
Pr. EL KORAICHI Alae Anesthésie Réanimation
Pr. EN-NOUALI Hassane * Radiologie
Pr. ERRGUIG Laila Physiologie
Pr. FIKRI Meryem Radiologie
Pr. GHFIR Imade Médecine Nucléaire
Pr. IMANE Zineb Pédiatrie
Pr. IRAQI Hind Endocrinologie et maladies métaboliques
Pr. KABBAJ Hakima Microbiologie
Pr. KADIRI Mohamed * Psychiatrie
Pr. LATIB Rachida Radiologie
Pr. MAAMAR Mouna Fatima Zahra Médecine Interne
Pr. MEDDAH Bouchra Pharmacologie
Pr. MELHAOUI Adyl Neuro-chirurgie
Pr. MRABTI Hind Oncologie Médicale
Pr. NEJJARI Rachid Pharmacognosie
Pr. OUBEJJA Houda Chirugie Pédiatrique
Pr. OUKABLI Mohamed * Anatomie Pathologique
Pr. RAHALI Younes Pharmacie Galénique Vice-Doyen à la Pharmacie
Pr. RATBI Ilham Génétique
Pr. RAHMANI Mounia Neurologie
Pr. REDA Karim * Ophtalmologie
Pr. REGRAGUI Wafa Neurologie
Pr. RKAIN Hanan Physiologie
Pr. ROSTOM Samira Rhumatologie
Pr. ROUAS Lamiaa Anatomie Pathologique
Pr. ROUIBAA Fedoua * Gastro-Entérologie
Pr SALIHOUN Mouna Gastro-Entérologie
Pr. SAYAH Rochde Chirurgie Cardio-Vasculaire
Pr. SEDDIK Hassan * Gastro-Entérologie
Pr. ZERHOUNI Hicham Chirurgie Pédiatrique
Pr. ZINE Ali * Traumatologie Orthopédie
AVRIL 2013
Pr. EL KHATIB MOHAMED KARIM * Stomatologie et Chirurgie Maxillo-faciale
MARS 2014
Pr. ACHIR Abdellah Chirurgie Thoracique
Pr. BENCHAKROUN Mohammed * Traumatologie- Orthopédie Pr. BOUCHIKH Mohammed Chirurgie Thoracique
Pr. EL KABBAJ Driss * Néphrologie
Pr. EL MACHTANI IDRISSI Samira * Biochimie-Chimie
Pr. HARDIZI Houyam Histologie- Embryologie-Cytogénétique
Pr. HASSANI Amale * Pédiatrie
Pr. HERRAK Laila Pneumologie
Pr. JANANE Abdellah * Urologie
Pr. JEAIDI Anass * Hématologie Biologique
Pr. KOUACH Jaouad* Génycologie-Obstétrique
Pr. LEMNOUER Abdelhay* Microbiologie
Pr. MAKRAM Sanaa * Pharmacologie
Pr. OULAHYANE Rachid* Chirurgie Pédiatrique Pr. RHISSASSI Mohamed Jaafar CCV
Pr. SEKKACH Youssef* Médecine Interne
Pr. TAZI MOUKHA Zakia Génécologie-Obstétrique
DECEMBRE 2014
Pr. ABILKACEM Rachid* Pédiatrie
Pr. AIT BOUGHIMA Fadila Médecine Légale
Pr. BEKKALI Hicham * Anesthésie-Réanimation Pr. BENAZZOU Salma Chirurgie Maxillo-Faciale Pr. BOUABDELLAH Mounya Biochimie-Chimie
Pr. BOUCHRIK Mourad* Parasitologie
Pr. DERRAJI Soufiane* Pharmacie Clinique
Pr. DOBLALI Taoufik Microbiologie
Pr. EL AYOUBI EL IDRISSI Ali Anatomie
Pr. EL GHADBANE Abdedaim Hatim* Anesthésie-Réanimation Pr. EL MARJANY Mohammed* Radiothérapie
Pr. FEJJAL Nawfal Chirurgie Réparatrice et Plastique
Pr. JAHIDI Mohamed* O.R.L
Pr. LAKHAL Zouhair* Cardiologie
Pr. OUDGHIRI NEZHA Anesthésie-Réanimation
Pr. RAMI Mohamed Chirurgie Pédiatrique
Pr. SABIR Maria Psychiatrie
Pr. SBAI IDRISSI Karim* Médecine préventive, santé publique et Hyg.
AOUT 2015
Pr. MEZIANE Meryem Dermatologie
Pr. TAHIRI Latifa Rhumatologie
PROFESSEURS AGREGES :
JANVIER 2016
Pr. BENKABBOU Amine Chirurgie Générale
Pr. EL ASRI Fouad* Ophtalmologie
Pr. ERRAMI Noureddine* O.R.L
Pr. NITASSI Sophia O.R.L
JUIN 2017
Pr. ABBI Rachid* Microbiologie
Pr. ASFALOU Ilyasse* Cardiologie
Pr. BOUAYTI El Arbi* Médecine préventive, santé publique et Hyg.
Pr. BOUTAYEB Saber Oncologie Médicale
Pr. EL GHISSASSI Ibrahim Oncologie Médicale
Pr. HAFIDI Jawad Anatomie
Pr. OURAINI Saloua* O.R.L
Pr. RAZINE Rachid Médecine préventive, santé publique et Hyg.
Pr. ZRARA Abdelhamid* Immunologie
NOVEMBRE 2018
Pr. AMELLAL Mina Anatomie
Pr. SOULY Karim Microbiologie
Pr. TAHRI Rajae Histologie-Embryologie-Cytogénétique
NOVEMBRE 2019
Pr. AATIF Taoufiq * Néphrologie
Pr. ACHBOUK Abdelhafid * Chirurgie Réparatrice et Plastique Pr. ANDALOUSSI SAGHIR Khalid * Radiothérapie
Pr. BABA HABIB Moulay Abdellah * Gynécologie-obstétrique
Pr. BASSIR RIDA ALLAH Anatomie
Pr. BOUATTAR TARIK Néphrologie
Pr. BOUFETTAL MONSEF Anatomie
Pr. BOUCHENTOUF Sidi Mohammed * Chirurgie Générale
Pr. BOUZELMAT Hicham * Cardiologie
Pr. BOUKHRIS Jalal * Traumatologie-orthopédie
Pr. CHAFRY Bouchaib * Traumatologie-orthopédie
Pr. CHAHDI Hafsa * Anatolmie Pathologique
Pr. CHERIF EL ASRI Abad * Neurochirugie
Pr. DAMIRI Amal * Anatolmie Pathologique
Pr. DOGHMI Nawfal * Anesthésie-réanimation
Pr. ELALAOUI Sidi-Yassir Pharmacie Galénique
Pr. EL ANNAZ Hicham * Virologie
Pr. EL HASSANI Moulay EL Mehdi * Gynécologie-obstétrique Pr. EL HJOUJI Aabderrahman * Chirurgie Générale Pr. EL KAOUI Hakim * Chirurgie Générale Pr. EL WALI Abderrahman * Anesthésie-réanimation
Pr. EN-NAFAA Issam * Radiologie
Pr. HAMAMA Jalal * Stomatologie et Chirurgie Maxillo-faciale
Pr. HEMMAOUI Bouchaib * O.R.L
Pr. HJIRA Naoufal * Dermatologie
Pr. JIRA Mohamed * Médecine Interne
Pr. JNIENE Asmaa Physiologie
Pr. LARAQUI Hicham * Chirurgie Générale
Pr. MAHFOUD Tarik * Oncologie Médicale
Pr. MEZIANE Mohammed * Anesthésie-réanimation Pr. MOUTAKI ALLAH Younes * Chirurgie Cardio-vasculaire
Pr. MOUZARI Yassine * Ophtalmologie
Pr. NAOUI Hafida * Parasitologie-Mycologie
Pr. OBTEL Majdouline Médecine préventive, santé publique et Hyg.
Pr. OURRAI Abdelhakim * Pédiatrie
Pr. SAOUAB Rachida * Radiologie
Pr. SBITTI Yassir * Oncologie Médicale
Pr. ZADDOUG Omar * Traumatologie Orthopédie
Pr. ZIDOUH Saad * Anesthésie-réanimation
2 - ENSEIGNANTS-CHERCHEURS SCIENTIFIQUES
PROFESSEURS/Prs. HABILITES
Pr. ABOUDRAR Saadia Physiologie
Pr. ALAMI OUHABI Naima Biochimie-chimie
Pr. ALAOUI KATIM Pharmacologie
Pr. ALAOUI SLIMANI Lalla Naïma Histologie-Embryologie
Pr. ANSAR M’hammed Chimie Organique et Pharmacie Chimique
Pr .BARKIYOU Malika Histologie-Embryologie
Pr. BOUHOUCHE Ahmed Génétique Humaine
Pr. BOUKLOUZE Abdelaziz Applications Pharmaceutiques Pr. CHAHED OUAZZANI Lalla Chadia Biochimie-chimie
Pr. DAKKA Taoufiq Physiologie
Pr. FAOUZI Moulay El Abbes Pharmacologie
Pr. IBRAHIMI Azeddine Biologie moléculaire/Biotechnologie
Pr. KHANFRI Jamal Eddine Biologie
Pr. OULAD BOUYAHYA IDRISSI Med Chimie Organique
Pr. REDHA Ahlam Chimie
Pr. TOUATI Driss Pharmacognosie
Pr. YAGOUBI Maamar Environnement,Eau et Hygiène
Pr. ZAHIDI Ahmed Pharmacologie
Mise à jour le 11/06/2020 KHALED Abdellah
Chef du Service des Ressources Humaines FMPR
A ma chère maman,
Nezha Bouabid
Tous les mots du monde ne pourront exprimer tout l’amour que je porte pour toi
maman. J’ai toujours admiré ton dévouement complet pour nous, tes deux
enfants. Tu m’as accompagné dans toutes les étapes de ma vie, et voilà
aujourd’hui l’aboutissement d’un long chemin qui n’a pas toujours été facile. Ta
présence m’a donné la force nécessaire pour avancer et m’a permis de donner le
meilleur de moi-même.
Merci maman d’avoir toujours cru en moi. Ta douceur, tes encouragements, ta
bienveillance et ton éducation ont fait de moi l’homme que je suis aujourd’hui,
ma réussite est la tienne. Je t’aime maman et je t’aimerai toujours d’un amour
pur et inconditionnel.
A mon cher papa,
Zine El-Abidine Guennoun
Je ne peux exprimer tout ce que je ressens et mon admiration pour toi dans un
simple paragraphe. Depuis ma tendre enfance et encore aujourd’hui, tu es mon
modèle et exemple dans la vie.
Papa, tout comme maman, tu as été à mes côtés dans toutes les épreuves de la
vie. Tu t’es complètement dévoué à notre éducation et épanouissement, Maha et
moi. C’est vers mes années du collège que ma passion pour la médecine est née. A
partir de ce moment, tu as été la personne qui a le plus cru en moi, même lorsque
moi j’y croyais plus.
J’espère que ce travail te rendra fier de moi, toi qui m’a appris à être ambitieux, à
prendre mes propres décisions et avoir confiance en moi. Merci papa de m’avoir
inculqué les bonnes valeurs et principes de la vie. Je t’aime du plus profond de
mon cœur.
A ma chère petite sœur,
Maha Guennoun
Que serait la vie sans toi, ma chère petite sœur adorée. Tu es la petite dernière et
protégée de la famille. Je te remercie pour ta bienveillance et ton encouragement
infaillibles. Tu ne peux pas savoir tout le vide que tu as laissé après ton départ à
Montréal. J’espère pouvoir te rejoindre bientôt, on pourra alors s’entraider,
comme on l’a toujours fait. Je n’ai que toi et tu n’as que moi. Je suis extrêmement
fier de ce que tu es devenue aujourd’hui, et j’ai hâte de voir ce que le futur te
réserve. Je suis confiant quant à ta réussite. Je t’aime ma petite sœur chérie.
Petite dédicace à nos chatons Melly et Nala. Vous illuminez nos journées et vous
nous faites beaucoup rire.
A mon grand-père,
Abbes Guennoun
Je voudrais par ce travail rendre hommage à ton âme Bassidi. Je n’ai
malheureusement jamais eu l’occasion de te connaître, tu es parti beaucoup trop
tôt. Mon cachet de médecin portera ton nom et prénom. J’espère que tu es fier de
moi de là-haut. Que ton âme repose en paix.
A ma très chère grand-mère,
Fanida Boujendar.
Merci mema pour tout l’amour que tu m’as donné depuis tout petit. Tu es le
pilier de notre famille et ta présence est indispensable. Que dieu t’accorde une
très longue vie mema, parce qu’on a encore beaucoup d’évènements joyeux à
partager. Continue à penser à moi dans tes prières. Je t’aime de tout mon cœur.
A mon grand-père,
El Houssine Bouabid
Bassidi, toi aussi tu es parti beaucoup trop tôt, et je n’ai pas eu l’occasion de te
voir. Je voudrais par ce travail, rendre hommage à ton âme. J’espère que toi aussi
tu es fier de moi. Que ton âme repose en paix.
A ma très chère grand-mère,
Amina Benis
Mema Amina la douce, je ne peux exprimer tout l’amour que je porte pour toi. Tu
n’as pas cessé de me donner de l’amour depuis tout petit. Je sais que tu es fière de
ton petit fils. Que dieu t’accorde une longue vie mema, ta présence est
indispensable. Je t’aime de tout mon cœur.
A ma
chère famille,
Je dédie ce travail à mes oncles et tantes paternels Mouhcine, Mohamed, Loubna
et Lamiae, et mes oncles et tantes maternels Fatima Ezzahra, Nadia, Asmae et
Mohamed, ainsi qu’à mes cousins : Mohamed, Salma, Nada, Nizar, Badr,
Hassane, Tasnime, Noufal, Hamza, Omar, Sanae et Firdaous.
Je profite de cette occasion pour remercier spécialement mon oncle
Mouhcine
Guennoun
, ma deuxième figure paternelle, à qui je dois beaucoup de choses.
A
AZMM
,
Zineb FF, Mehdi G et Mehdi F, qu’aurait été mon parcours de médecine sans
vous. On a commencé ensemble, et on a pratiquement tout vécu ensemble. Vous
n’êtes plus que de simples amis, mais des membres de ma famille. J’espère que
cette belle amitié durera jusqu’à la fin de nos jours. Merci pour tous les bons
souvenirs. Je vous aime et vous souhaite toute la réussite et le bonheur du
monde.
Spéciale dédicace à mon frero Mohamed Mehdi Guedira avec qui j’ai tout
partagé. TP, TD, examens, stages, stage de périphérie ou encore les trois mois de
stages passés à Paris.
A
BGM
,
Anas Messouber, je me rappelle toujours de mon J-1 à la faculté de médecine, et
le moment où tu m’as appelé pour que je vienne m’assoir à coté de toi car on se
connaissait vaguement avant les années de fac. Depuis ce jour on a quasiment
tout partagé ensemble, et on a même eu l’occasion de faire le même stage de
périphérie, et ainsi partager beaucoup de choses. Je te souhaite tout le bonheur et
la réussite que tu mérites.
Jamal-Eddine Bourziza, merci pour tous les bons moments qu’on a partagé
ensemble. Je te souhaite toute la réussite du monde.
A
Layla
Benani
,
Je suis très heureux et chanceux de t’avoir rencontré. Cela fait 12 ans qu’on se
connait, et notre amitié ne cesse de grandir. Sache que tu peux toujours compter
sur moi et que je serai toujours là pour toi. J’espère que cette amitié ne s’éteindra
A
Basma Beqqali et Mehdi Amrharhe,
C’est lors de notre année de périphérie qu’on s’est beaucoup rapproché, et qu’on a
vécu beaucoup de choses ensemble. Depuis notre amitié ne cesse de grandir. Je
vous remercie pour cette belle année passée ensemble, j’en garde un très bon
souvenir. Vous êtes deux belles âmes, ne changez pas.
A
Mehdi Jirari,
Tu es pour moi le symbole de la joie et la bonne humeur et de la résilience. On a
traversé plusieurs épreuves ensemble. J’espère que ce ne sera, dans le futur, que
des évènements joyeux. Reste fort comme tu es.
A
Yassir Sellal,
Mon compagnon de musique avec qui j’ai appris à jouer de la guitare. Tu es l’une
de mes plus anciennes amitiés, et celle-ci ne cesse de grandir malgré la distance. Je
te souhaite toute la réussite que tu mérites.
A
Selwa El Gholebzouri,
Tu es la personne qui a suivi toutes les étapes d’écriture et de développement de
ce travail. Ta présence m’a beaucoup aidé. Merci de m’avoir encouragé et cru en
moi. (B3)
Au talentueux
Radouane El-khchine
Sans toi, la troisième partie de ce travail n’aurait jamais pu voir le jour. Merci
pour tout le temps que tu m’as accordé, et toutes les heures au téléphone, pour
aboutir à cette qualité de travail. J’espère qu’on aura l’occasion de travailler
A
mes amis,
Je dédie ce travail à Salma Naji, Redouane Banai, Imane Katir, Mehdi Ajji,
Hala Saber, Hind Touiri, Maha El Akkati, Hamza Benbrik, Harit Tanouti,
Zyad Bouchara, Ismail Mehdi Zaamoun, Othmane Benjelloune, Mohamed
Zakari, Ismail Hariri, Othmane Sebbouh, Imane Zadnane, Zineb El Mdarhri,
A notre maître et président de thèse,
Monsieur SEKKACH Youssef,
Professeur et chef de service de médecine interne A, HMIM V
C’est un immense honneur de vous avoir comme président du jury. Je vous
remercie d’avoir accepté sans hésiter d’être parmi nos juges, et de pouvoir nous
faire bénéficier de votre expertise. Je témoigne personnellement de votre grande
compétence, professionnalisme et empathie lors de mon passage dans le service de
médecine interne au cours de ma 3
èmeannée. Je vous exprime par ce travail, toute
A notre maître et rapporteur de thèse,
Monsieur FATIHI Jamal,
Professeur et chef de service de médecine interne B, HMIM V
Mon passage dans votre service lors de mon stage de 6
èmeannée a été le meilleur
de mon parcours, et au cours duquel j’ai énormément appris. C’est au terme de ce
dernier que vous avez tout naturellement et sans hésiter accepté de travailler
avec moi sur ce sujet de thèse. Je vous remercie professeur d’avoir eu confiance en
moi, de m’avoir permis d’explorer de nouvelles voies de recherche, et de tester mes
limites. J’ai énormément appris à vos côtés lors de l’élaboration de ce travail. Je
vous remercie d’avoir été patient avec moi, pour votre dévouement pour vos
étudiants, vos conseils et tout le temps que vous m’avez accordé, et j’espère enfin
avoir été à la hauteur de vos attentes. Sachez professeur que vous êtes un modèle
A notre maître et juge de thèse,
Madame AMMOURI Wafa,
Professeur de médecine interne, Service de médecine A, CHU IBN SINA
Mes remerciements s’adressent à vous professeur pour avoir accepté sans hésiter
de faire partie de nos membres du jury. Je vous remercie professeur pour votre
accueil chaleureux et bienveillant. Vos qualités humaines et professionnelles sont
respectées par tous. Vous nous honorez par votre présence. Recevez professeur
notre profonde estime et gratitude.
A notre maître et juge de thèse,
Monsieur MOUZARI Yassine,
Professeur et chef de service d’ophtalmologie, HMIM V
C’est un grand honneur de vous avoir professeur comme juge pour ce travail de
thèse. Je vous remercie d’avoir accepté sans aucune hésitation d’être parmi nous,
et de nous faire bénéficier de vos compétences. Votre savoir et sympathie
suscitent respect et admiration. Voyez dans ce travail, l’expression de notre
A notre maître et juge de thèse,
Monsieur JIRA Mohamed,
Professeur de médecine interne, Service de médecine interne B, HMIM V
Lors de mon passage dans votre service au cours de ma 6
èmeannée, vous avez fait
partie des professeurs qui m’ont le plus marqué par leur professionnalisme et
leurs compétences. J’ai appris énormément de choses de vous, sur le plan
professionnel et humain. Je vous remercie professeur d’avoir accepté de faire
Liste des abréviations
Abréviations
DL : Deep Learning
FDA : Food and Drug Administration
HAS : Haute Autorité de Santé
HBA1C : Hémoglobine glyquée
IA : Intelligence Artificielle
IBM : International Business Machines
IUSG : International Uveitis Study Group
RBF : Radial Basis Function
RF : Random Forest
SADM : Système d’Aide à la Décision Médicale
SUN : Standardization of Uveitis Nomenclature
Liste des figures
Figure 1 : Les différentes étapes du processus cognitif de la décision médicale ...6
Figure 2 : Raisonnement clinique humain : le modèle "hypothético-déductif". ...8 Figure 3 : Les différentes formes d'intelligence artificielle utilisée en médecine. ... 15 Figure 4 : Architecture d'un système expert ... 19 Figure 5 : Clustering de données non étiquetées par un algorithme d'apprentissage non supervisée ... 21 Figure 6 : Différentes étapes de conception d'un modèle d'apprentissage supervisé. Chacune de ces
étapes affecte le rendement, la performance et la qualité du modèle. ... 22
Figure 7 : Différentes étapes d'apprentissage de ChestX-Ray8, modèle algorithmique capable de
classifier et de détecter les lésions élémentaires sur radiographie standard, développé par Xiaosong Wang et al. ... 23
Figure 8 : Architecture d'un réseau de neurones artificiels... 25 Figure 9 : Les différentes familles de neurones artificiels. ... 26 Figure 10 : Fonctionnement d'un réseau de neurones artificiels. ... 27 Figure 11 : Digitalisation d'une image. ... 28 Figure 12 : Reconnaissance d'image par un réseau de neurones artificiels. ... 28 Figure 13 : Structure générale d'un arbre de décision. ... 31 Figure 14 : Arbre de décision obtenu à partir des données d'apprentissage du tableau ci-dessus... 32 Figure 15 : Méthode de construction d'une forêt d'arbres de décision à partir d'arbres de décision
construits à partir de base de données générées par BAGGING. ... 34
Figure 16 : Illustration graphique d'une base de données de sujets "malades" (rouges) et de sujets
"non malades" (noirs)... 35
Figure 17 : Fonctionnement d'une machine à vecteurs de support : détermination de l'hyperplan en
se basant sur la marge maximale entre les points noirs et rouges les plus proches. ... 36
Figure 18 : Base de données regroupant différents dosages selon leurs effets. Les données sont
représentées dans la dimension 1 (1D)... 37
Figure 19 : L'astuce du noyau (Kernel trick) : transformation de la dimension de la base de
données regroupant les posologies et leurs effets de la dimension 1 à la dimension 2 où il existe une ligne de séparation, et donc la génération d’un modèle permettant de classifier un nouveau dosage dans la classe bon ou mauvais dosage... 38
Figure 20 : L'astuce du noyau (Kernel trick) : transformation de la représentation des données de la
dimension 2 à la dimension 3 où il existe un plan de séparation. ... 39
Figure 21 : Séparation linéaire du jeu de données. ... 40 Figure 22 : RBF Kernel avec C à 1000 (figure à gauche) et RBF Kernel avec Gamma à 1 (figure à
droite) ... 40
Figure 23 : Exemples de l'application de l'intelligence artificielle dans le domaine médical. ... 41 Figure 24 : Illustration visuelle de la réduction de dimension par un algorithme d'apprentissage
automatique non supervisé. ... 50
Figure 25 : Signes fonctionnels faisant suspecter une uvéite. ... 51 Figure 26 : Précipités en "graisse de mouton" ... 53 Figure 27 : Hypopion au cours d'une maladie de Behçet. ... 54 Figure 28 : Nodules de Koeppe associés à des nodules de Busacca. ... 55 Figure 29 : Nodules de Koeppe. ... 55 Figure 30 : Angiographie fluorescéinique montrant une vascularite rétinienne intense. ... 56 Figure 31 : Examen du fond d'œil montrant des engainements vasculaires. ... 56 Figure 32 : Œdème maculaire de garde 4. (Analyse angiographique) ... 57 Figure 33 : Evaluation du retentissement fonctionnel de l'uvéite ... 59 Figure 34 : Fonctionnement d'un réseau de neurones convolutifs. ... 66 Figure 35 : Schéma montrant le fonctionnement et les différentes composantes d'Uvemaster. Les
données du patient (inputs) sont entrées dans le système sur lesquelles sont appliqués les règles et algorithmes de la base de connaissances préalablement établie pour ensuite générer la liste de diagnostics différentiels (outputs) avec leur sensibilité, spécificité et valeur prédictive positive. ... 69
Figure 36 : Exemple d'une liste de diagnostics différentiels générée par Uvemaster ... 70 Figure 37 : Data mining et élaboration d’un modèle de prédiction du taux de survie au cours d'un
cancer du poumon par Chen Y-C et al ... 72
Figure 38 : Explorations des données et conception d'un modèle algorithmique prédictif du
pronostic oculaire de l'uvéite. ... 74
Figure 39 : Importation de la base de données sur Python. ... 87 Figure 40 : Paramétrage de la forêt d'arbres décisionnels. ... 88 Figure 41 : Combinaison ayant obtenue la meilleure « accuracy ». ... 88
Figure 42 : Meilleure combinaison d'hyper-paramètres obtenue pour la forêt d'arbres décisionnels
qui sera utilisée ultérieurement pour l’apprentissage du modèle. ... 89
Figure 43 : Paramétrage de la machine à vecteurs de support. ... 89 Figure 44 : Combinaison ayant obtenue la meilleure « accuracy ». ... 90 Figure 45 : Meilleure combinaison d'hyper-paramètres obtenue pour la machine à vecteurs de
support qui sera utilisée ultérieurement pour l’apprentissage du modèle. ... 90
Figure 46 : Construction du réseau de neurones artificiels. ... 91 Figure 47 : Rassemblement des données et étapes de conception d’un réseau de neurones
artificiels. Les entrées (inputs) représentent les 86 critères de description des patients. ... 92
Figure 48 : Mesures de performance des 3 modèles. ... 96 Figure 49 : Explication du tableau des résultats. ... 97 Figure 50 : Représentation graphique en boîte à moustaches (Boxplot). ... 98 Figure 51 : Distribution des moyennes "macro" du score de précision. ... 100 Figure 52 : Distribution des moyennes "micro" du score de précision. ... 100 Figure 53 : Distribution des moyennes "macro" du rappel. ... 101 Figure 54 : Distribution des moyennes "micro" du rappel. ... 101 Figure 55 : Distribution des moyennes "macro" du F-Score. ... 102 Figure 56 : Distribution des moyennes "micro" du F-score. ... 102 Figure 57 : Distribution de l'accuracy des différents modèles. ... 103 Figure 58 : Script "UveLearning" permettant d'exécuter le modèle III (deep_learning_model). ... 108 Figure 59 : L'ensemble des fichiers (entrées, sorties, modèle) mobilisés par "UveLearning"... 109 Figure 60 : rassemblement des données relatives aux patients sur le fichier "predict_new"
représentant les entrées du modèle. ... 111
Figure 61 : Exécution du script "UveLearning" sur l'invite de commandes. ... 112 Figure 62 : Présentation des prédictions sous forme de probabilités des 10 étiologies sélectionnées
Liste des tableaux
Tableau 1 : Base de données de patients dont le diagnostic étiologique de l'uvéite est posé, faisant
l'objet de données d'apprentissage. ... 32
Tableau 2 : Analyse des lésions iridiennes. ... 54 Tableau 3 : Exemples de manifestations systémiques à rechercher chez un patient présentant une
uvéite. ... 58
Tableau 4 : Répartition des uvéites en fonction des étiologies selon l'étude de Souley et al. ... 79 Tableau 5 : Les 10 classes sélectionnées pour servir de base de génération de la population et la
démonstration de la faisabilité. ... 79
Tableau 6 : Les 86 critères décrivant les différentes classes. ... 82 Tableau 7 : Exemple de fiche technique à partir de laquelle la classe "Maladie de Behçet" a été
décrite, et ayant servi de base de génération de la population de cette classe. ... 83
Tableau 8 : Tableau excel rassemblant les 100 patients répartis en 10 classes, et décrites selon les
86 critères. (OUI lors de la présence du critère, NON lors de son absence). ... 84
Tableau 9 : Base de données sous forme de système binaire pouvant être interprétée par les
algorithmes. ... 86
Tableau 10 : comparaison des différentes "accuracy" des 3 modèles. ... 104 Tableau 11 : comparaison des moyennes "micro" de la précision des trois modèles; ... 105 Tableau 12 : Comparaison des moyennes "micro" du rappel des trois modèles. ... 106 Tableau 13 : comparaison des moyennes "micro" du F1-Score des 3 modèles. ... 107 Tableau 14 : Principaux critères de classification des uvéites ... 124 Tableau 15 : Classification anatomique des uvéites selon le SUN ... 124 Tableau 16 : Classification des modes évolutifs des uvéites selon le SUN ... 125 Tableau 17 : Quantification du Tyndall cellulaire en chambre antérieure selon le SUN ... 125 Tableau 18 : Quantification du flare ou "Tyndall protéique" en chambre antérieure selon le SUN ... 126 Tableau 19 : Résumé des critères d'analyse de l'iris. ... 126
INTRODUCTION ...1 SYSTEMES D’AIDE A LA DECISION MEDICALE : ETAT DES LIEUX ...4
I- Le processus cognitif de la décision médicale ...6 A)- Le raisonnement humain ...6 1)- La théorie du double processus ...6 2)- Les connaissances ...7 B)- L’intelligence artificielle ...9 1)- Le raisonnement artificiel ...9 2)- Raisonnement artificiel versus raisonnement humain ... 10 II- L’intelligence artificielle en médecine ... 12 A)- Moments d’histoire ... 12 B)- Les systèmes d’aide à la décision médicale ... 14 1)- Les systèmes à base de connaissances ... 15 a)- Les systèmes d’aide à la documentation des soins ... 16 b)- Les systèmes d’alertes ou rappels automatisés ... 17 b.1)- Les alertes ... 17 b.2)- Rappels ou aide-mémoires ... 17 c)- Les systèmes consultants (systèmes experts) ... 18 2)- Le Machine Learning (Apprentissage Automatique) ... 19 a)- Apprentissage automatique non supervisé (unsupervised learning) ... 20 b)- Apprentissage automatique supervisé (supervised learning) ... 21 b.1)- Les réseaux de neurones artificiels (Deep learning / Apprentissage profond) ... 24 b.2)- Les forêts d’arbres décisionnels (Random Forests) ... 30 b.3)- Les machines à vecteurs de support (Support Vector Machine) ... 35 c)- Domaines d’exploitation des algorithmes du machine learning en médecine ... 41
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET UVEITE : MULTITUDE DE POSSIBILITES ... 43
I- Uvéites : problématiques de prise en charge ... 44 A)- Données épidémiologiques rares et incomplètes ... 44 B)- Longue liste de diagnostics étiologiques ... 45 C)- Interprétation du fond d’œil ... 45 D)- Anticiper l’évolution de la maladie ... 46 II- Apport de l’intelligence artificielle dans l’épidémiologie des uvéites ... 47 A)- Exploitation des données de l’épidémiologie descriptive ... 47 B)- Exploitation du « Data mining » dans l’épidémiologie analytique ... 49 III- Apport de l’intelligence artificielle dans les différentes étapes diagnostiques de l’uvéite ... 51 A)- Les différentes étapes diagnostiques d’une uvéite ... 51 1)- Signes fonctionnels en faveur de l’uvéite ... 51 2)- Enquête étiologique... 52 a)- L’interrogatoire ... 52 b)- Examen ophtalmologique ... 53 c)- Examen général ... 57 3)- Appréciation du retentissement de l’uvéite ... 59 B)- Apport de l’intelligence artificielle ... 60 1)- Documentation des soins / Rappels et alertes ... 60 2)- Interprétation du fond d’œil ... 65 3)- Génération des diagnostics étiologiques et différentiels les plus probables ... 67 4)- Prédiction du pronostic... 70
MODELE EXPERIMENTAL : UTILISATION DU MACHINE LEARNING DANS LA PREDICTION DES DIAGNOSTICS DIFFERENTIELS LES PLUS P ROBABLES LORS D’UNE UVEITE ... 76
I- Matériels et méthodes ... 78 A)- Base de données : simulation de la population ... 78
B)- Modèles algorithmiques ... 85 1)- Première étape : conversion de la base de données en système binaire (0/1) ... 85 2)- Deuxième étape : construction des modèles algorithmiques ... 86 II- Résultats ... 94 A)- Mesures de performance ... 94 B)- Mesure de la performance de nos modèles algorithmiques ... 96 C)- La représentation graphique en boîte à moustaches ... 98 1)- Définition ... 98 2)- Forme et informations présentées par une boîte à moustache : ... 98 3)- Représentation en boîte à moustaches des moyennes « macro » et « micro » des
différentes mesures de performances de nos 3 modèles ... 99 III- Discussion ... 104 A)- Analyse des résultats et choix du modèle ... 104 1)- Analyse des graphes en boîte à moustache ... 104 2)- Validation du modèle final ... 107 B)- Développement du script d’exécution du modèle final « UveLearning » ... 108 C)- Avantages et inconvénients ... 114 1)- Avantages ... 114 2)- Inconvénients ... 114 CONCLUSION ... 116 RESUMES ... 119 ANNEXES ... 123 REFERENCES ... 127
Une uvéite désigne l’inflammation primitive de la tunique intermédiaire de l’œil comprenant l’iris, le corps ciliaire, la base du vitré et la choroïde. Par extension les atteintes inflammatoires de la rétine sont considérées comme des uvéites à part entière (1). L’incidence annuelle des uvéites est de l’ordre de 17 à 52 pour 100 000 habitants et leur prévalence de 38 à 284 pour 100 000 (2). Elles sont responsables de 5 % des cécités légales se tenant ainsi au 3ème rang dans les causes des cécités de part le monde (3).
Les causes d’uvéites sont multiples et hétérogènes, regroupant des maladies purement ophtalmologiques, des maladies infectieuses, des maladies de système, voire des causes médicamenteuses. La variété des présentations cliniques et les nombreuses étiologies rendent la démarche diagnostique difficile et dans 30 à 50 % des cas, la cause de l’uvéite reste indéterminée (4). Cette démarche n’est pas standardisée, elle doit prendre en compte l’épidémiologie des uvéites, cibler les affections les plus sévères et/ou les plus fréquentes, et/ou susceptibles de bénéficier d’un traitement spécifique.
Pour améliorer la performance diagnostique en matière d’uvéites, l’intelligence artificielle (IA) comme outil d’aide au diagnostic offre un recours de choix. Elle permet de traiter des connaissances et des données nombreuses et hétérogènes et de comprendre des règles potentiellement complexes et abstraites.
L’IA actuelle en médecine, surtout fondée sur une approche connexionniste par apprentissage automatique, notamment profond (Deep Learning), peut se prévaloir de grandes performances, comme - essentiellement - l’analyse d’images à visées diagnostique et pronostique, aussi bien en : radiologie (de la radiographie thoracique à la tomodensitométrie, mammographie ou neuro-imagerie) , ophtalmologie (diagnostic de la rétinopathie diabétique au fond d’œil , premier algorithme diagnostique direct de l’IA à avoir été reconnu par la Food and Drug Administration [FDA], en avril 2018) (5), mais aussi la détermination du pronostic de certaines pathologies et l’optimisation du diagnostic médical.
Toutes ces techniques peuvent être utilisées pour optimiser la prise en charge de l’uvéite. Ainsi, des systèmes d’assistance documentaire via des formulaires électroniques préalablement préparés, pourraient aider le praticien à rassembler l’ensemble des
informations importantes et pertinentes concernant le patient et sa symptomatologie, sans oublier leur rôle d’aide-mémoire qu’elles peuvent offrir. L’ensemble des informations seront ainsi stockés dans une base de donnée (Big data), qui en s’enrichissant au cours des années, constituera une source d’informations fiables et de qualités, servant de base pour le développement de systèmes plus élaborés basées sur l’apprentissage automatique (Maching learning / Apprentissage automatique) et plus précisément l’apprentissage profond (Deep learning / Apprentissage profond). La création de cette base de données permettrait également de basculer vers l’ère du numérique, ainsi que toutes les possibilités qu’elle offre, critère indispensable pour la modernisation de l’offre de soin au Maroc.
Plusieurs systèmes ont déjà vu le jour, on cite :
- Uvemaster (6) est une application d’aide à la décision médicale, dont l’objectif est de faciliter le diagnostic différentiel de l’uvéite, développée par un groupe de recherche espagnol en 2017.
- Un réseau bayésien pour le diagnostic différentiel de l’uvéite antérieure (7) développé par Gonzalez-Lopez et al.
- Le système expert shell 3D (8) développé par Wiehler et al. dont l’objectif est d’orienter le diagnostic différentiel des formes secondaires de l’uvéite.
L’objectif de ce travail est de comprendre la démarche derrière la prise de décision médicale et de la comparer aux techniques de raisonnements de l’intelligence artificielle, d’exposer l’état de l’art de cette dernière en médecine ainsi que l’ensemble des techniques utilisées pouvant être exploitées pour appuyer et assister le médecin dans la prise en charge de l’uvéite et avoir une meilleure compréhension de cette pathologie.
On procèdera à l’application des techniques d’apprentissage automatique supervisé pour mettre en place un programme informatique expérimental faisant l’objet d’exemple et permettant d’optimiser le diagnostic différentiel de l’uvéite en générant les diagnostics les plus probables, et de démontrer la faisabilité d’un tel projet.
SYSTEMES D’AIDE A LA
DECISION MEDICALE :
Le cerveau humain est un véritable miracle de la nature. Sa capacité extraordinaire à raisonner et à comprendre son environnement a permis à l’Homme de créer d’innombrables outils, contribuant à la construction de civilisations modernes. La médecine a toujours profité de ces avancées technologiques. En effet, la découverte des rayons X en 1895 par le scientifique allemand Wilhelm Röntgen a complètement révolutionné le domaine médical, offrant aux médecins un outil diagnostic non invasif à moindre coût. C’est l’année suivante qu’apparaîtra les premiers services de radiologie, encore aujourd’hui, incontournables dans la vie des praticiens. C’est à partir des années cinquante que de nouvelles technologies révolutionneront également le domaine de la biologie moléculaire, avec la mise en évidence de la structure en double hélice de l’ADN en 1953 par James Watson et Francis Crick, grâce à la diffraction des rayons X. Les connaissances et les données en possession des scientifiques ne cesseront d’évoluer.
L’avènement de l’informatique dans les années cinquante accélèrera le développement de tous les domaines. La numérisation de l’information, son stockage, et son analyse par des machines dont les capacités de calculs sont supérieures à celle d’un humain, offrent des opportunités infinies de développement, permettant de faire le « pont » entre plusieurs spécialités (radiologie, biologie…). L’application des techniques issues de l’informatique en médecine permettra l’émergence d’une science à part entière : l’informatique médicale.
I- Le processus cognitif de la décision médicale
Pour définir les modalités ainsi que le domaine d’intervention de l’ensemble des moyens informatiques à la pratique médicale, il est intéressant de comprendre et schématiser l’ensemble des processus intellectuels et cognitifs ainsi que les
connaissances mobilisées par le médecin lors de la prise en charge du patient. La
compréhension de la nature de l’intelligence est l’essence même de la conception d’une intelligence artificielle, bien que les modalités de raisonnement des machines actuelles ne soient pas totalement identiques à celle de l’Homme.
Figure 1 : Les différentes étapes du processus cognitif de la décision médicale
A)- Le raisonnement humain
L’être humain est une espèce caractérisée par la structure unique de son cerveau, lui permettant de développer très tôt, plusieurs processus cognitifs indispensables à la résolution de problèmes de la vie courante mais également de la vie professionnelle.
Plus particulièrement en médecine, le professionnel de santé s’obstine à acquérir pendant sa formation un raisonnement clinique faisant intervenir plusieurs processus pour aboutir à une prise en charge médicale optimale.
1)- La théorie du double processus (9)
Le domaine de la psychologie humaine s’est longtemps intéressé au raisonnement du médecin face à une situation clinique donnée. Durant les 40 dernières années, plusieurs études ont tenté d’expliquer l’approche des médecins et leur façon de penser leur permettant de poser des diagnostics et prendre des décisions. C’est la
Ce modèle définit deux principaux systèmes de raisonnement propre à l’Homme :
- Un système « intuitif » dit processus cognitif intuitif : ce système consiste à raisonner très rapidement, et permet de générer une liste d’hypothèses diagnostiques avec très peu d’informations et ne nécessite pas beaucoup de réflexion. Un médecin interniste évoquera immédiatement une pathologie néoplasique devant une toux, asthénie, amaigrissement ainsi que des antécédents de tabagisme chronique, on parle de « court-circuit mental ».
- Un système « analytique » dit processus cognitif analytique : ce système intervient le plus souvent dans un deuxième temps. Il fait intervenir l’ensemble des compétences fondamentales apprises lors du cursus médical, suivant une approche et un protocole systématique (l’observation médicale). Le médecin réunit un maximum d’informations concernant le patient en procédant à un interrogatoire, ensuite à un examen physique. Toutes ces informations seront alors analysées pour décider de la prochaine étape de la prise en charge. Il s’agit alors d’un système qui permet un traitement « conscient » et méthodologique de l’information. Kahneman le définit comme « un système régit par des lois ». (10)
Ces deux systèmes sont considérés comme complémentaires : le système « intuitif » permet la génération rapide d’hypothèses diagnostiques qui seront ensuite vérifiées par le système « analytique » : c’est le raisonnement suivant un modèle
« hypothético-déductif ». (Figure. 2)
2)- Les connaissances (11)
Il a toujours été admis que la compétence d’un médecin est étroitement liée à son degré de connaissances. Il existe deux types de connaissances à définir :
- Les prototypes sont définis par « l’association de deux à quatre paramètres cliniques et/ou contextuels, qui permettent d’évoquer rapidement et fortement une ou
plusieurs hypothèses diagnostiques ». Prenant un exemple qui définit les prototypes ainsi que la manière dont ils sont générés : un genou chaud et douloureux associé à une fièvre évoque fortement une arthrite septique. Il faut savoir que l’expérience joue un rôle important dans leur construction. En effet, le cerveau va faire le tri entre les signes qu’on retrouve de façon quasi-systématique et les informations inconstantes au fur et à mesure qu’il rencontrera la même situation clinique. Ce type de connaissance est considéré comme le carburant du système « intuitif » du raisonnement clinique.
- Les scripts sont des protocoles que le cerveau va activer pour chaque hypothèse diagnostique générée de manière intuitive afin de la confirmer ou de l’infirmer. Il s’agit de l’ensemble des informations à rechercher par l’interrogatoire, mais aussi le résultat des investigations radiologiques, biologiques et autres. Ce type de connaissances est considéré comme le carburant du système « analytique » du raisonnement clinique.
B)- L’intelligence artificielle
Bien que l’intuition de l’Homme, associée aux scripts sous formes de protocoles et procédures systématiques, permettent de résoudre un ensemble de problèmes complexes, il n’en reste pas moins que les erreurs de diagnostics et de prise en charge ne sont pas rares. L’étude réalisée par Graber et al. prétend que trois quarts des erreurs en médecine interne sont liées à des erreurs de raisonnement, générées par des biais cognitifs (12). Devant toutes ces circonstances, il parait intéressant de palier à ces erreurs en optimisant la prise en charge par de nouveaux outils.
L’IA représente ainsi un outil capable d’assister le praticien lors des processus « analytique » du raisonnement. Elle est définit comme « un ensemble de technologies informatiques permettant aux machines d’apprendre par elles-mêmes, comprendre les données médicales et effectuer des diagnostics difficiles, ou tout simplement de traiter et d’analyser une grande quantité de données de santé » (11).
1)- Le raisonnement artificiel
L’intelligence artificielle, telle qu’elle se présente actuellement, présente des caractéristiques de raisonnement qui lui sont propres :
- Par opposition au raisonnement humain basé sur l’intuition et sur un modèle « hypothético-déductif », l’intelligence artificielle raisonne de façon inductive (11). Plus la machine a accès aux informations, plus elle sera performante, contrairement au médecin qui peut rapidement générer quelques hypothèses diagnostiques, et ceci avec peu d’informations. Ce qui explique la supériorité du raisonnement artificiel dans les situations où la quantité de données est énorme, et que ces dernières sont immédiatement accessibles.
- Il n’existe actuellement aucune machine capable de reproduire un processus cognitif intuitif (11). La machine est donc incapable de remplacer le médecin, mais n’empêche qu’elle peut se présenter comme un réel « assistant » dans toutes les étapes de la prise en charge.
- La machine continuera de se perfectionner au fur et à mesure que les données s’ajouteront, offrant ainsi une multitude de possibilités.
2)- Raisonnement artificiel versus raisonnement humain
L’intégration de l’ensemble des technologies de l’intelligence artificielle en pratique courante génère le plus souvent une grande controverse dans la communauté scientifique. On a d’une part un ensemble de praticiens qui considèrent les programmes issus de l’intelligence artificielle comme une atteinte à l’indépendance professionnelle des médecins, alors que d’autres évoquent des prédictions alarmistes quant à la mauvaise utilisation de ces techniques qui ferait alors de cet axe de recherche une « pseudoscience », évoquant plusieurs problèmes d’éthiques liées à la société et à la politique, considérant que la bioéthique devrait réaliser des prédictions quant au développement de ces technologies dans le domaine médicale (13). D’un autre côté, il est impossible d’ignorer le développement fulgurant de ce domaine, et son réel apport en médecine.
Contrairement à l’Homme qui possède une capacité de traitement de données supposée à sept unités d’informations (11), l’intelligence artificielle ne présente aucune limite quant aux nombres d’hypothèses diagnostiques capable d’être analysées simultanément, du moment que les données sont immédiatement accessibles. Une intelligence artificielle bien entrainée ne se trompe pas et donne le même résultat face au même problème, alors que le médecin, même au niveau d’expertise continue à se tromper (11), sans oublier la sensibilité du raisonnement humain à des facteurs comme la fatigue et l’émotion (9).
L’intelligence artificielle ne se résume pas uniquement au développement d’une machine capable réfléchir comme un être humain, qui est souvent l’idée fantaisiste des chercheurs en système d’aide à la décision médicale ignorant ainsi les besoins des praticiens. Cet axe de recherche tend également à développer des techniques dites
« passives » qui peuvent largement aider au diagnostic de certaines pathologies complexes, et éviter certaines erreurs de prescriptions d’examens complémentaires à l’origine de retards diagnostics, ainsi que la prescription médicamenteuse.
Le raisonnement humain et artificiel, sont dans l’état actuel des choses complémentaires : le médecin raisonne selon un modèle « hypothético-déductif », tout en s’aidant de ces technologies à l’instar des autres examens complémentaires.
