Diagnostics et Contrôle de la Maladie de Diabète-2 à base de Théorie de l’Évidence

Abstract

Dans ce projet de fin d’études, nous avons porté notre attention sur la problématique de la détection et du diagnostic du diabète de type 2 (DT2), considéré comme un phénomène incertain. En effet, les lectures médicales peuvent parfois ne pas permettre de prendre une décision claire quant à l’état du patient : diabétique, normal ou pré-diabétique, même après observation des métriques cliniques mesurées telles que la glycémie, l’HbA1c, l’IMC ou le taux de cholestérol. Notre solution consiste à proposer une décision plus pertinente en s’appuyant sur une stratégie de fusion des mesures biomédicales à l’aide de la théorie de l’évidence (Dempster-Shafer). Pour évaluer cette approche, nous avons utilisé une base de données générée aléatoirement, comportant 2000 scénarios simulés, puis nous avons calculé plusieurs métriques statistiques telles que la précision, le rappel, et le taux d’efficacité, afin de mesurer les performances du modèle proposé