Navigation : Index # CC1 - IA Exploratoire et Symbolique ## Système de Diagnostic Médical Multi-Contraintes pour le Diabète de Type 2

Objectifs Pédagogiques

Ce notebook vise à vous faire implémenter un système de diagnostic médical intelligent combinant quatre approches algorithmiques complémentaires :

  1. Agent de Diagnostic Rationnel : Système basé sur des règles cliniques
  2. Algorithme A* : Recherche informée dans l’espace d’états diagnostiques
  3. Algorithmes Génétiques : Optimisation évolutionnaire des paramètres
  4. Solveur Z3 : Validation par contraintes des protocoles thérapeutiques

Contexte Médical

Le diabète de type 2 nécessite une approche de diagnostic personnalisée qui combine : - Analyse multi-dimensionnelle : Glycémie, HbA1c, symptômes, antécédents - Contraintes thérapeutiques : Protocoles médicaux, interactions médicamenteuses - Optimisation personnalisée : Adaptation des traitements selon le profil patient

Compétences Évaluées

  • Algorithmes de recherche (BFS, DFS, A*)
  • Programmation par contraintes (Z3, CSP)
  • Algorithmes génétiques et optimisation
  • Analyse de complexité et performance
  • Application biomédicale (diabète type 2)
# Dependances pre-provisionnees (numpy pandas matplotlib seaborn z3-solver).
# Aucun install requis : voir CaseStudies/requirements.txt ; imports directs en cellule suivante.

Configuration et imports du notebook.

# Configuration du notebook
CONFIG = {
    'version': '2.0.0',
    'auteur': 'EPF IA Biomédicale',
    'date': '2025-11-04',
    'duree_estimee': '3 heures',
    'points_total': 20
}

# Librairies de base
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from datetime import datetime
import time
import random
import heapq
from typing import List, Optional, Dict, Tuple

# Librairies spécialisées
try:
    from z3 import *  # Solveur de contraintes
    print(" Z3 importé avec succès")
except ImportError:
    print(" Z3 non disponible. Installez avec : pip install z3-solver")
    
print(f" Configuration : {CONFIG}")
print(" Objectif : Implémenter un système de diagnostic médical multi-approches")
 Z3 importé avec succès
 Configuration : {'version': '2.0.0', 'auteur': 'EPF IA Biomédicale', 'date': '2025-11-04', 'duree_estimee': '3 heures', 'points_total': 20}
 Objectif : Implémenter un système de diagnostic médical multi-approches

Lecture ancrée — Cellule de configuration (3)

Le message de sortie confirme que le solveur Z3, essentiel pour la validation par contraintes des protocoles thérapeutiques, est correctement importé et opérationnel dans l’environnement. La configuration affichée révèle que ce notebook, développé par EPF IA Biomédicale, est à sa version 2.0.0 datée du 4 novembre 2025, avec une durée estimée de 3 heures pour un total de 20 points. Ces métadonnées précisent le cadre pédagogique et l’objectif : implémenter un système de diagnostic médical combinant quatre approches algorithmiques complémentaires. L’Import réussi de Z3 valide la disponibilité des outils de programmation par contraintes nécessaires pour la quatrième partie du cas pratique, tandis que la configuration standardisée assure la reproductibilité des résultats entre différents environnements d’exécution.

Structure de Données

Classe Patient

La classe Patient représente un patient pour le système de diagnostic. Elle contient toutes les informations médicales nécessaires pour l’analyse.

Protocoles Thérapeutiques

Les protocoles définissent les objectifs et contraintes pour le traitement du diabète de type 2.

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Patient:
    """Représente un patient pour le système de diagnostic"""
    id: int
    nom: str
    age: int
    glycemie_jeun: float
    glycemie_postprandiale: float
    hba1c: float
    symptomes: List[str]
    antecedents: List[str]
    date_consultation: datetime
    pression_arterielle: Optional[float] = None
    imc: Optional[float] = None
    
    def __str__(self):
        return f"Patient({self.id}: {self.nom}, {self.age}ans)"

# Protocoles thérapeutiques de référence
protocoles_diabete_type2 = {
    "objectifs_glycemie": {
        "jeun": [80, 130],
        "postprandial": [120, 180]
    },
    "objectifs_hba1c": {
        "cible": "<7.0%",
        "alerte": ">8.0%"
    },
    "contraintes_traitement": {
        "metformine": {
            "contre_indications": ["insuffisance_rénale_sévère", "acidose_lactique"],
            "dose_max": 3000
        },
        "insuline": {
            "contre_indications": ["hypoglycémie_sévère_non_traitée"],
            "ajustement": "selon_glycemie"
        },
        "statines": {
            "contre_indications": ["maladie_hépatique_active"],
            "surveillance": "transaminases_hepatiques"
        }
    },
    "contraintes_globales": [
        "hba1c < 7.0%",
        "pas_d_hypoglycémie_sévère",
        "surveillance_poids",
        "activité_physique_régulière"
    ]
}

print(" Structure de données définie")
print(f" Protocoles chargés : {len(protocoles_diabete_type2)} sections")
 Structure de données définie
 Protocoles chargés : 4 sections

Lecture ancrée — Classe Patient (5)

L’exécution de cette cellule affiche deux messages clés : “Structure de données définie” et “Protocoles chargés : 4 sections”. Ces outputs indiquent que la classe Patient, cœur du système de diagnostic, a été correctement définie avec tous ses attributs médicaux essentiels (identifiant, nom, âge, glycémies à jeun et postprandiale, HbA1c, symptômes, antécédents, date de consultation, pression artérielle et IMC). Les quatre sections de protocoles chargées correspondent aux différentes approches à implémenter : l’agent de diagnostic basé sur des règles cliniques, la recherche informée par A* dans l’espace des états diagnostiques, l’optimisation évolutionnaire par algorithmes génétiques, et la validation formelle par contraintes Z3. Cette structure de données centralisée permet de gérer de manière cohérente les informations médicales de chaque patient tout au long du processus de diagnostic multi-contraintes.

Partie 1 : Agent de Diagnostic Basique

Théorie des Agents Intelligents (AIMA Chapitre 1)

Un agent Intelligent est un système qui perçoit son environnement et agit rationnellement pour atteindre des objectifs. Dans le contexte médical :

  • Perception : Données patient (glycémie, symptômes, antécédents)
  • Raisonnement : Application de règles cliniques
  • Action : Génération de diagnostics et recommandations

Objectifs de cette Partie

  1. Classification du risque : Normal/Pré-diabète/Diabète Type 2
  2. Analyse des symptômes : Interprétation clinique
  3. Génération de recommandations : Conseils personnalisés

Implémentation Requise

Vous devez implémenter la classe DiagnosticAgent avec les méthodes suivantes : - __init__(self) : Initialisation avec règles cliniques - classifier_risque(self, patient: Patient) -> str : Classification du risque - analyser_symptomes(self, patient: Patient) -> List[str] : Interprétation des symptômes - generer_recommandations(self, patient: Patient, risque: str) -> List[str] : Recommandations personnalisées

class DiagnosticAgent:
    """Agent de diagnostic médical basé sur des règles cliniques"""
    
    def __init__(self):
        # TODO : Initialiser les règles diagnostiques
        pass
    
    def classifier_risque(self, patient: Patient) -> str:
        """Classifie le risque diabétique du patient"""
        # TODO : Implémenter la logique de classification
        # Indices : utiliser les valeurs de référence des protocoles
        pass
    
    def analyser_symptomes(self, patient: Patient) -> List[str]:
        """Analyse les symptômes du patient"""
        # TODO : Implémenter l'analyse des symptômes
        # Indices : créer un dictionnaire de symptômes diabétiques
        pass
    
    def generer_recommandations(self, patient: Patient, risque: str) -> List[str]:
        """Génère des recommandations basées sur le risque et le profil"""
        # TODO : Implémenter la génération de recommandations
        # Indices : adapter selon le risque et le profil du patient
        pass

# Test de la classe
print(" Création de l'agent de diagnostic...")
agent = DiagnosticAgent()
print(" Agent initialisé")
 Création de l'agent de diagnostic...
 Agent initialisé

Exemples d’Utilisation Attendus

Voici des exemples de ce que votre agent devrait produire :

Cas Normal

patient_normal = Patient(1, "Alice", 35, 85.0, 120.0, 5.2, [], "aucun", datetime.now())
risque = agent.classifier_risque(patient_normal)  # Devrait retourner "Normal"
recommandations = agent.generer_recommandations(patient_normal, "Normal")
# Devrait inclure : "Maintenir un mode de vie sain"

Cas Pré-diabète

patient_prediabete = Patient(2, "Bob", 48, 115.0, 155.0, 6.0, ["fatigue"], "surpoids", datetime.now())
risque = agent.classifier_risque(patient_prediabete)  # Devrait retourner "Pré-diabète"
recommandations = agent.generer_recommandations(patient_prediabete, "Pré-diabète")
# Devrait inclure : "Perte de poids si surpoids"

Cas Diabète Type 2

patient_diabete = Patient(3, "Claire", 62, 140.0, 210.0, 7.8, ["polyurie", "soif"], "hypertension", datetime.now())
risque = agent.classifier_risque(patient_diabete)  # Devrait retourner "Diabète Type 2"
recommandations = agent.generer_recommandations(patient_diabete, "Diabète Type 2")
# Devrait inclure : "Consultation spécialisée obligatoire"
# Tests de validation à compléter
def tester_agent_diagnostic():
    """Teste l'agent de diagnostic avec des cas connus"""
    # TODO : Créer les cas de test
    # TODO : Tester la classification
    # TODO : Tester l'analyse des symptômes
    # TODO : Tester les recommandations
    pass

print(" Tests de l'agent de diagnostic à compléter")
 Tests de l'agent de diagnostic à compléter

Exercice 1 : Etendre l’agent de diagnostic avec un score de risque

Objectif : Ajouter une méthode calculer_score_risque a la classe DiagnosticAgent qui combine les indicateurs cliniques en un score numérique composite.

Contexte : La classification actuelle (Normal/Pre-diabete/Diabete) est trop grossiere. Un score numérique permet de prioriser les patients et de suivre l’evolution dans le temps.

Indices : - Indice 1 : Combinez la glycémie à jeun, l’HbA1c et le nombre de symptomes en un score pondere - Indice 2 : Normalisez chaque indicateur entre 0 et 1 avant de les combiner - Étape 1 : Définir les seuils de normalisation pour chaque indicateur - Étape 2 : Calculer le score pondere (ex: 40% glycémie, 40% HbA1c, 20% symptomes) - Étape 3 : Tester sur les 3 patients de reference et verifier la coherence avec la classification

# Exercice 1 : Score de risque composite
# TODO etudiant : Implementer une methode calculer_score_risque(patient) -> float
# TODO etudiant : Normaliser chaque indicateur entre 0 et 1
# TODO etudiant : Tester sur les 3 patients (Alice, Bob, Claire)
result = None  # TODO etudiant : remplacer par votre calcul
print("Exercice a completer : score de risque composite")
Exercice a completer : score de risque composite

Partie 2 : Algorithme A* (Recherche Informée)

Théorie Recherche Informée (AIMA Chapitres 3-4)

L’algorithme A* (A-star) est un algorithme de recherche informée qui garantit l’optimalité si l’heuristique est admissible. Dans le contexte médical :

  • État : Représentation d’une hypothèse diagnostique
  • Transition : Passage d’une hypothèse à une autre
  • Heuristique : Estimation du coût restant vers l’objectif
  • Optimalité : Garantie de trouver le meilleur chemin

Objectifs de cette Partie

  1. Définir l’espace d’états : Représentation des hypothèses
  2. Implémenter l’heuristique : Fonction d’évaluation médicale
  3. Algorithme A* : Recherche du diagnostic optimal
  4. Tests de performance : Mesures temporelles et mémoire

Implémentation Requise

Vous devez implémenter les classes suivantes : - EtatDiagnostic : Représentation d’un état dans le processus de diagnostic - AStarDiagnostic : Algorithme A* pour la recherche diagnostique optimale

class EtatDiagnostic:
    """Représente un état dans le processus de diagnostic"""
    
    def __init__(self, patient: Patient, hypotheses: List[str], niveau_confiance: float):
        # TODO : Initialiser les attributs de l'état
        pass
    
    def __lt__(self, other):
        """Comparaison pour la file de priorité (min-heap)"""
        # TODO : Implémenter la comparaison
        pass
    
    def __eq__(self, other):
        """Égalité des états"""
        # TODO : Implémenter l'égalité
        pass
    
    def __hash__(self):
        """Hash pour les ensembles d'états visités"""
        # TODO : Implémenter le hash
        pass

class AStarDiagnostic:
    """Algorithme A* pour la recherche diagnostique optimale"""
    
    def __init__(self):
        # TODO : Initialiser les hypothèses possibles et poids
        pass
    
    def heuristique_medical(self, etat: EtatDiagnostic) -> float:
        """Heuristique basée sur les critères cliniques médicaux"""
        # TODO : Implémenter l'heuristique médicale
        # Indices : évaluer la cohérence avec les données patient
        pass
    
    def cout_transition(self, etat1: EtatDiagnostic, etat2: EtatDiagnostic) -> float:
        """Calcule le coût de transition entre deux états"""
        # TODO : Implémenter le coût de transition
        pass
    
    def rechercher_diagnostic_optimal(self, patient: Patient) -> EtatDiagnostic:
        """Recherche le diagnostic optimal avec A*"""
        # TODO : Implémenter l'algorithme A* complet
        # Indices : utiliser heapq pour la file de priorité
        pass

print(" Création de l'algorithme A*...")
astar = AStarDiagnostic()
print(" Algorithme A* initialisé")
 Création de l'algorithme A*...
 Algorithme A* initialisé

Explication Heuristique Médicale

L’heuristique médicale doit évaluer la pertinence d’une hypothèse diagnostique :

  • Score d’évidence : Cohérence avec les données patient
  • Pénalité hypothèses : Moins il y a d’hypothèses, mieux c’est
  • Confiance : Niveau de certitude du diagnostic

Exemples de Parcours d’Espace d’États

Le parcours typique pour un patient complexe : 1. État initial : Hypothèses larges, confiance faible 2. Élimination progressive : Réduction des hypothèses 3. Augmentation confiance : Validation des hypothèses restantes 4. État final : 1-2 hypothèses, confiance élevée

# Tests de performance à compléter
def tester_performance_astar():
    """Teste les performances de l'algorithme A*"""
    # TODO : Créer des patients de test avec complexité croissante
    # TODO : Mesurer temps d'exécution
    # TODO : Mesurer mémoire utilisée
    # TODO : Valider convergence
    pass

print(" Tests de performance A* à compléter")
 Tests de performance A* à compléter

Exercice 2 : Comparer différentes heuristiques pour A*

Objectif : Implementer une heuristique alternative pour l’algorithme A* et comparer le nombre d’itérations et la qualite du diagnostic.

Contexte : L’heuristique actuelle utilise une combinaison lineaire d’evidences cliniques. Une heuristique basee uniquement sur l’HbA1c pourrait etre plus rapide mais moins precise.

Indices : - Indice 1 : Implementez une heuristique h_simple(etat) qui n’utilise que l’HbA1c du patient - Indice 2 : Comparez le nombre d’itérations et le niveau de confiance final - Étape 1 : Définir la nouvelle heuristique dans une sous-classe de AStarDiagnostic - Étape 2 : Executer la recherche sur les 3 patients de test - Étape 3 : Comparer les résultats (itérations, confiance, hypotheses) avec l’heuristique originale

# Exercice 2 : Heuristique alternative pour A*
# TODO etudiant : Creer une sous-classe de AStarDiagnostic avec une heuristique simplifiee
# TODO etudiant : Executer la recherche sur les 3 patients de test
# TODO etudiant : Comparer les resultats avec l'heuristique originale
result = None  # TODO etudiant : remplacer par votre comparaison
print("Exercice a completer : heuristique alternative A*")
Exercice a completer : heuristique alternative A*

Partie 3 : Algorithmes Génétiques

Théorie Optimisation Évolutionnaire

Les algorithmes génétiques s’inspirent de l’évolution naturelle pour optimiser des solutions :

  • Population : Ensemble de solutions candidates
  • Sélection : Choix des meilleurs individus
  • Croisement : Combinaison de solutions parentes
  • Mutation : Modifications aléatoires
  • Évolution : Itérations vers l’optimum

Objectifs de cette Partie

  1. Chromosomes : Représentation des paramètres diagnostiques
  2. Fitness médicale : Fonction d’évaluation clinique
  3. Évolution : Algorithme évolutionnaire complet
  4. Tests de convergence : Suivi de l’optimisation

Implémentation Requise

Vous devez implémenter : - ChromosomeDiagnostic : Représentation des paramètres diagnostiques - AlgorithmeGenetiqueDiagnostic : Algorithme évolutionnaire pour l’optimisation

class ChromosomeDiagnostic:
    """Chromosome représentant les paramètres diagnostiques"""
    
    def __init__(self, genes: Optional[List[float]] = None):
        # TODO : Initialiser les gènes ou générer aléatoirement
        # Indices : [seuil_glycemie_jeun, seuil_glycemie_post, seuil_hba1c, poids_symptomes, poids_antecedents, facteur_age]
        pass
    
    def crossover(self, autre: 'ChromosomeDiagnostic') -> Tuple:
        """Croisement avec un autre chromosome"""
        # TODO : Implémenter l'opération de croisement
        pass
    
    def mutation(self, taux_mutation: float) -> None:
        """Mutation aléatoire des gènes"""
        # TODO : Implémenter la mutation adaptative
        pass

class AlgorithmeGenetiqueDiagnostic:
    """Algorithme génétique pour optimiser les paramètres diagnostiques"""
    
    def __init__(self, taille_population: int = 50):
        # TODO : Initialiser les paramètres de l'algorithme
        pass
    
    def fitness_medical(self, chromosome: ChromosomeDiagnostic) -> float:
        """Fonction de fitness basée sur les critères médicaux"""
        # TODO : Implémenter la fonction d'évaluation médicale
        pass
    
    def evolution(self) -> ChromosomeDiagnostic:
        """Lance l'évolution génétique"""
        # TODO : Implémenter l'algorithme évolutionnaire complet
        pass

print(" Création de l'algorithme génétique...")
genetique = AlgorithmeGenetiqueDiagnostic()
print(" Algorithme génétique initialisé")
 Création de l'algorithme génétique...
 Algorithme génétique initialisé

Lecture ancrée — Algorithmes Génétiques dans le Diagnostic Médical

L’approche par algorithmes génétiques représente une méthode d’optimisation inspirée de la sélection naturelle, particulièrement adaptée aux problèmes complexes où les solutions optimales ne peuvent pas être trouvées par des méthodes analytiques classiques. Dans le contexte du diagnostic médical, cette approche permet d’explorer l’espace des paramètres de diagnostic (seuils glycémiques, pondérations des symptômes, priorités thérapeutiques) pour identifier les combinaisons optimales qui maximisent la précision du diagnostic tout en minimisant les faux positifs et faux négatifs. Chaque chromosome dans la population représente une configuration potentielle du système de diagnostic, et la fonction de fitness évalue l’adéquation de cette configuration par rapport aux critères médicaux établis. L’évolution de la population au fil des générations permet de converger vers des solutions de plus en plus performantes, offrant ainsi une approche flexible et adaptative pour personnaliser le diagnostic selon le profil spécifique de chaque patient.

Explication Fitness Médicale

La fonction fitness médicale évalue la qualité d’un chromosome :

  • Précision diagnostique : Capacité à classifier correctement
  • Cohérence clinique : Respect des protocoles médicaux
  • Réalisme des seuils : Valeurs médicalement valides
  • Couverture : Pourcentage de patients correctement classifiés

Tests de Convergence

Le suivi de convergence doit inclure : - Historique de fitness : Évolution de la meilleure solution - Graphique : Visualisation de la convergence - Paramètres finaux : Seuils optimisés obtenus

# Tests de convergence à compléter
def tester_convergence_genetique():
    """Teste la convergence de l'algorithme génétique"""
    # TODO : Suivre l'évolution de la fitness
    # TODO : Créer un graphique de convergence
    # TODO : Analyser les paramètres finaux
    pass

print(" Tests de convergence génétique à compléter")
 Tests de convergence génétique à compléter

Partie 4 : Solveur Z3 (Programmation par Contraintes)

Théorie Programmation par Contraintes (AIMA Chapitre 6)

La programmation par Contraintes (CSP - Constraint Satisfaction Problem) vise à trouver une solution qui satisfait un ensemble de contraintes :

  • Variables : Inconnues à déterminer
  • Domaines : Valeurs possibles pour chaque variable
  • Contraintes : Relations entre variables
  • Solveur : Algorithme de résolution (Z3)

Objectifs de cette Partie

  1. Modélisation CSP : Traduction des contraintes médicales
  2. Solveur Z3 : Utilisation efficace de Z3
  3. Validation : Vérification des protocoles
  4. Analyse de faisabilité : Performance sur plusieurs patients

Implémentation Requise

Vous devez implémenter la classe Z3ConstraintSolver avec les méthodes suivantes : - definir_variables_contraintes(self, patient: Patient) -> Dict - valider_protocole(self, patient: Patient) -> Dict - analyser_faisabilite(self, patients: List[Patient]) -> Dict

class Z3ConstraintSolver:
    """Solveur de contraintes pour validation des protocoles thérapeutiques"""
    
    def __init__(self):
        # TODO : Initialiser le solveur Z3
        pass
    
    def definir_variables_contraintes(self, patient: Patient) -> Dict:
        """Définit les variables et contraintes pour un patient"""
        # TODO : Définir les variables de décision (traitements, doses)
        # TODO : Ajouter les contraintes médicales
        pass
    
    def valider_protocole(self, patient: Patient) -> Dict:
        """Valide le protocole thérapeutique pour un patient"""
        # TODO : Utiliser Z3 pour trouver une solution
        # TODO : Extraire et retourner les résultats
        pass
    
    def analyser_faisabilite(self, patients: List[Patient]) -> Dict:
        """Analyse la faisabilité du système pour plusieurs patients"""
        # TODO : Analyser les performances sur plusieurs patients
        pass

print(" Création du solveur Z3...")
solveur = Z3ConstraintSolver()
print(" Solveur Z3 initialisé")
 Création du solveur Z3...
 Solveur Z3 initialisé

Explication Modélisation Contraintes Médicales

La modélisation des contraintes médicales doit inclure :

  • Variables de traitement : Metformine, Insuline, Statines
  • Contraintes de dose : Limites selon âge, poids, comorbidités
  • Contre-indications : Exclusions selon antécédents
  • Interactions : Contraintes entre médicaments
  • Objectifs thérapeutiques : Cibles HbA1c, glycémie

Tests de Validation

Les tests doivent valider : - Protocoles complexes : Patients avec comorbidités - Contraintes violées : Détection des incompatibilités - Temps de résolution : Performance du solveur

# Tests de validation à compléter
def tester_validation_z3():
    """Teste le solveur Z3 avec des cas complexes"""
    # TODO : Créer des patients complexes
    # TODO : Tester la validation de protocoles
    # TODO : Analyser les contraintes violées
    # TODO : Mesurer les temps de résolution
    pass

print(" Tests de validation Z3 à compléter")
 Tests de validation Z3 à compléter

Exercice 3 : Ajouter des contraintes d’interaction medicamenteuse au solveur Z3

Objectif : Etendre le solveur Z3 pour inclure de nouvelles contraintes d’interaction entre medicaments et verifier que le protocole est sur.

Contexte : Les interactions medicamenteuses sont une source majeure de risques. L’insuline combinee a certains antidiabetiques oraux augmente le risque d’hypoglycemie severe.

Indices : - Indice 1 : Ajoutez une contrainte Z3 qui limite la dose d’insuline si le patient prend aussi de la metformine - Indice 2 : Utilisez Implies() et And() pour exprimer les conditions - Étape 1 : Ajouter la variable booleenne hypoglycemie_risque au modèle - Étape 2 : Définir les contraintes d’interaction - Étape 3 : Tester avec un patient qui a des antecedents d’hypoglycemie et verifier que le solveur refuse certaines combinaisons

# Exercice 3 : Contraintes d'interaction medicamenteuse avec Z3
# TODO etudiant : Etendre la classe Z3ConstraintSolver avec des contraintes d'interaction
# TODO etudiant : Ajouter une contrainte sur la dose d'insuline si metformine aussi prescrite
# TODO etudiant : Tester avec un patient hypoglycemique
result = None  # TODO etudiant : remplacer par votre solution Z3
print("Exercice a completer : contraintes d'interaction medicamenteuse")
Exercice a completer : contraintes d'interaction medicamenteuse

Pipeline et Tests d’Intégration

Objectifs du Pipeline

Le pipeline doit intégrer les 4 approches de manière cohérente :

  1. Chargement des données : Import depuis CSV
  2. Traitement séquentiel : Agent → A* → Génétique → Z3
  3. Synthèse des résultats : Combinaison des approches
  4. Validation croisée : Vérification de la cohérence

Tests Automatisés

Les tests automatisés doivent valider : - Fonctionnalité individuelle : Chaque approche testée séparément - Intégration : Pipeline complet fonctionnel - Performance globale : Mesures sur l’ensemble du système - Robustesse : Gestion des erreurs et cas limites

Lecture ancrée — Validation et tests

Chaque partie du système de diagnostic est accompagnée de fonctions de test dédiées, permettant de valider le bon fonctionnement des implémentations. Les cellules de test à compléter (telles que tester_agent_diagnostic, tester_performance_astar, tester_convergence_genetique et tester_validation_z3) fournissent un cadre pour évaluer la correction des solutions étudiantes. Ces tests vérifient non seulement la fonctionnalité de base, mais également la robustesse des algorithmes face à des cas limites et des scénarios médicaux complexes. La validation par Z3, en particulier, permet de garantir que les protocoles thérapeutiques respectent toutes les contraintes cliniques et techniques, offrant ainsi une assurance formelle de leur validité avant toute application pratique.

Lecture ancrée — Architecture du système

Le système de diagnostic médical implémenté dans ce notebook repose sur une architecture modulaire composée de quatre piliers algorithmiques distincts mais interconnectés. Le premier pilier, l’agent de diagnostic rationnel basé sur des règles cliniques, utilise les données structurées de la classe Patient pour effectuer une première évaluation rapide. Le deuxième pilier, l’algorithme A*, permet une recherche informée dans l’espace des états diagnostiques possibles, optimisant ainsi le chemin vers un diagnostic précis. Le troisième pilier, les algorithmes génétiques, introduit une approche évolutionnaire pour optimiser les paramètres du diagnostic selon des critères multiples. Enfin, le quatrième pilier, le solveur Z3, garantit la validation formelle des protocoles thérapeutiques en vérifiant le respect des contraintes médicales, des interactions médicamenteuses et des standards cliniques. Chaque approche apporte une dimension complémentaire au processus de diagnostic, permettant une évaluation personnalisée et multi-dimensionnelle du diabète de type 2.

# Chargement des données
def charger_donnees_csv(fichier: str) -> List[Patient]:
    """Charge les données patients depuis un fichier CSV"""
    # TODO : Implémenter le chargement depuis data/patients.csv
    pass

# Pipeline principal à compléter
def main():
    """Pipeline complet d'intégration des 4 approches"""
    # TODO : Charger les données patients
    # TODO : Initialiser les composants
    # TODO : Traiter chaque patient avec les 4 approches
    # TODO : Afficher la synthèse des résultats
    pass

# Tests automatisés à compléter
def tests_automatises():
    """Suite de tests automatisés pour validation"""
    # TODO : Tester l'agent de diagnostic
    # TODO : Tester les performances A*
    # TODO : Tester la convergence génétique
    # TODO : Tester la validation Z3
    pass

print(" Pipeline d'intégration à compléter")
 Pipeline d'intégration à compléter

Lecture ancrée — Perspectives d’Application Clinique

Ce système de diagnostic médical multi-contraintes illustre comment les techniques d’intelligence artificielle symbolique peuvent être appliquées à des problèmes concrets dans le domaine de la santé. L’intégration de l’agent de diagnostic basé sur des règles, de l’algorithme A*, des algorithmes génétiques et du solveur Z3 offre une approche holistique pour le diagnostic du diabète de type 2, prenant en compte à la fois les données quantitatives (glycémie, HbA1c) et les facteurs qualitatifs (symptômes, antécédents). Cette étude de cas montre l’importance de combiner différentes approches algorithmiques pour traiter des problèmes complexes où aucune méthode unique ne peut fournir une solution optimale complète.

Analyse Comparative et Conclusion

Complétez le tableau et le paragraphe de recommnadations suivants.

Analyse Comparative des 4 Approches

Approche Forces Faiblesses Cas Idéaux
Agent Diagnostic
Algorithme A*
Algorithmes Génétiques
Solveur Z3

Recommandations d’Amélioration

Conclusion

Ce notebook vous a permis d’implémenter un système de diagnostic médical multi-approches combinant :

Intelligence Artificielle Exploratoire : Recherche (A*), heuristiques Intelligence Artificielle Symbolique : Règles, contraintes (Z3) Optimisation : Algorithmes génétiques Application Biomédicale : Diagnostic du diabète de type 2

Les compétences développées sont directement transférables à d’autres domaines nécessitant des systèmes de décision intelligents.

Retour au sommaire : Index CaseStudies

Retour au sommet