Conception de services personnalisés pour la capture ubiquitaire de signes vitaux en Santé
Auteur / Autrice : | Asta Krupaviciute |
Direction : | Paul Rubel, Fayn Jocelyne |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 20/12/2011 |
Etablissement(s) : | Lyon, INSA |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale InfoMaths (Lyon ; 2009-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire d'InfoRmatique en Images et Systèmes d'information (Ecully, Rhône ; 2003-....) |
Jury : | Président / Présidente : Régis Beuscart |
Examinateurs / Examinatrices : Paul Rubel, Fayn Jocelyne, Régis Beuscart, Corine Cauvet, Guy Carrault, Christine Verdier, Ana Simonet, Eric Mcadams | |
Rapporteur / Rapporteuse : Corine Cauvet, Guy Carrault |
Mots clés
Résumé
L'objectif de cette thèse est de concevoir une architecture de services Web pour la dé-termination automatique d’un système de capteurs personnalisé, embarqué sous forme de vêtement intelligent dédié au self-care, afin de permettre à tout utilisateur profane d'enregistrer lui-même son propre électrocardiogramme (ECG), à tout moment et n’importe où. Le défi principal réside dans l'orchestration intelligente et dynamique de services métiers en fonction du contexte, pour qu’ils fournissent à l'utilisateur une solution personnalisée optimale tout en maîtrisant la complexité inhérente à la dépendance au contexte des interactions homme-machine, à l'extraction des connaissances des signes vitaux spécifiques à un sujet, et à l'automatisation de la reconfiguration des services. Une solution à ce défi est de créer une intelligence ambiante qui étend la notion d'informatique ubiquitaire et est capable d’offrir à l’instar d’un expert du domaine, une assistance intelligente personnalisée à tout citoyen. Nous proposons une méthodologie de construction d'une architecture DM-SOA orientée-services, dirigée à la fois par les données et par des modèles, pour la production de services métiers intelligents et tenant compte du contexte. Cette architecture permet l’automatisation d’activités sophistiquées et personnalisées qu’un expert mettrait en œuvre pour le traitement d’un cas individuel, à partir de ses connaissances professionnelles. La solution proposée est basée sur une nouvelle approche de modélisation dynamique de processus métiers, et l’implémentation de services reconfigurables automatiquement. Elle consiste à mettre en œuvre un environnement intelligent fondé sur une ontologie de processus métiers des concepts du domaine et de son contexte, et sur une base de règles pour l'orchestration contextuelle des services. Pour valider le bien-fondé de notre approche, nous avons proposé une ontologie pour l’automatisation de processus d’aide à la décision et nous l’avons évaluée dans le domaine de la cardiologie, en l’appliquant au problème de la sélection la plus adéquate possible d’un système de positionnement d’électrodes, spécifique à chaque individu, et capable de fournir un signal ECG de contenu diagnostique similaire à celui d'un ECG standard à 12 dérivations. Pour répondre aux besoins en situation de self-care tout en préservant la qualité diagnostique des signaux enregistrés à la demande, nous proposons la réalisation d’un nouveau système prototype de capture ECG-3D à trois modalités. Ce prototype a été testé sur huit jeunes adultes volontaires sains (4 hommes et 4 femmes) présentant diverses caractéristiques morphologiques. L'intelligence ambiante est fournie par un ensemble de services de qualité professionnelle, prêts à l’emploi par des utilisateurs profanes. Ces services peuvent être accessibles au travail, n’importe où, via des moyens classiquement utilisés chaque jour, et fournissent une aide appropriée aux utilisateurs non-compétents.