Afrique Science
Revue internationale des sciences et technologie
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Vol.11, N°5 (2015)

Article

Raisonnement médical : Application des Réseaux Bayésiens au diagnostic d'une maladie dans la médecine traditionnelle


Behou Gérard NGUESSAN, Institut National Polytechnique Houphouët Boigny (INP-HB), Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécoms, 08 BP 475 Abidjan 08, Côte d'Ivoire
Konan Marcellin BROU, Institut National Polytechnique Houphouët Boigny (INP-HB), Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécoms, 08 BP 475 Abidjan 08, Côte d'Ivoire
Odilon Yapo M. ACHIEPO, Institut National Polytechnique Houphouët Boigny (INP-HB), Laboratoire de Mathématiques et des TIC, BP 1093 Yamoussoukro, Côte d'Ivoire
Michel BABRI, Institut National Polytechnique Houphouët Boigny (INP-HB), Laboratoire de Recherche en Informatique et Télécoms, 08 BP 475 Abidjan 08, Côte d'Ivoire
Boko AKA, Laboratoire de Mathématiques et Informatique, UFR-SFA, Université Nangui Abrogoua, 02 BP 801 Abidjan, Côte d'Ivoire

Date de publication : 1 septembre 2015

Résumé

Le processus de raisonnement médical est très complexe. Il a été l'objet de nombreuses études notamment en psychologie cognitive. Les auteurs comme Nendaz et al. ont mis en exergue le fait que les processus du raisonnement clinique sont hypothético-déductifs et/ou issus de la reconnaissance de similarité avec un cas déjà vécu. Dans le contexte du développement de la médecine traditionnelle, la capitalisation des expériences est fondamentale pour la pérennité de la science et l'harmonisation des diagnostics et des prescriptions. L'objet de cet article est de proposer une approche de diagnostic d’une maladie en médecine traditionnelle à l'aide des Réseaux Bayésiens. Ce système s'appuie sur l’ontologie d’une maladie prenant en compte à la fois les signes cliniques et les plantes médicinales utilisées dans le traitement d’une maladie.




Pour citer cet article


Behou Gérard NGUESSAN, Konan Marcellin BROU, Odilon Yapo M. ACHIEPO, Michel BABRI et Boko AKA. «Raisonnement médical : Application des Réseaux Bayésiens au diagnostic d'une maladie dans la médecine traditionnelle». Afrique Science, Vol.11, N°5 (2015), 1 septembre 2015, http://www.afriquescience.info/document.php?id=5159. ISSN 1813-548X.





Revue électronique internationale publiée par l'ENS d'Abidjan (Côte d'Ivoire) en partenariat avec l'Université d'Abobo-Adjamé (Côte d'Ivoire), l'ENS de Rabat (Maroc) et l'Université Hassan 2 de Mohammédia (Maroc) avec le soutien de l'Agence universitaire de la Francophonie (AUF)
ISSN 1813-548X