Le Réseau Bayésien pour le diagnostique médicale

Abstract

Mieux vaut prévenir que guérir, comme les malades mentales généralement n’accepte leurs état et refuse carrément d’aller voir un médecin, aussi ils ne peuvent pas gérer leurs vie quotidienne à cause des troubles dans le cerveau. Encore il est difficile de s’avouer que peut éventuellement souffrir d’un trouble mentale. Et ce n’est pas toujours aussi évident que cela à déterminer pour savoir quoi faire et vers qui se tourner la maladie, il est essentiel que vous sachiez de quelle maladie mentale exacte peut atteint ! Dans ce cadre tourne l’idée principale de notre travail. Nous avons consisté à modéliser cinq maladies mentales par un réseau Bayésien car c’est un excellent outil de modélisation de l’incertain grâce à leur représentation graphique claire et aux lois de probabilités conditionnelles définies sur ce graphe. En effet, le système consiste à prédire le pourcentage de la tendance des personnes à infecter par une des maladies mentales les plus connu qui sont : Schizophrénie, Psychose maniaco dépressive (PMD). Le but de notre travail est de faire un système de prédiction médicale peut prévoir la réceptivité d’une personne d’être touché par certain maladies mentale avec la connaissance de son passé héréditaire et social utilisant les réseaux bayésiens qui sont des outils très pratiques et très efficaces pour le calcul des probabilités causales