Revue Nature et Technologie
Volume 13, Numéro 1, Pages 17-22
2021-01-30
Auteurs : Merad Badr . Belkadi Khaled . Messous Abderrahmane .
Lors d’une épidémie/pandémie causée par un virus inconnu comme le SRAS-CoV-2, agent responsable du COVID-19, les praticiens de la santé ne peuvent pas prédire le comportement du virus et donc l’évolution de la maladie. Ils ne peuvent pas aussi prédire la réaction des patients face aux différents traitements. Dans ce papier on propose une architecture d’un système distribué de prédiction de l’évolution de la maladie et des réactions des patients pour les traitements, et ce en exploitant les données temps réel de patients atteint du même virus de partout dans le monde. Le système utilise une classification des patients basées sur les données géographiques et les questions PICO. Il s’inspire des systèmes de téléchargement peer-to-peer pour le partage des informations et utilise un modèle sémantique pour la sauvegarde et la comparaison des questions cliniques. Le système propose aussi de générer des auto-tests personnalisés qu’on peut mettre à la disposition de la population pour diminuer la panique causée par l’épidémie. Un exemple illustratif utilise les données d’un patient fictif atteint du COVID-19.
Aide à la décision médicale; Classification; COVID-19; Epidémie; Peer-to-peer; Question PICO;
Sahnoun Nasreddine
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pages 1148-1164.
Hamadouche Mohamed
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pages 110-115.
Tahar Lahrache
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Fares Khedache
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pages 335-353.
Bouhentala Oussama Wail
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Kadir Mohamed Yazid
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Lamdjadani Nouredinne
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Rezzoug Souhila
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Benzarour Nour El Houda
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Bellatrache Houda
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Debbari Naredjas
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Gaouaoui Ahmed
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Belatache Fouzia
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pages 38-48.