Journal des maladies tropicales et de la santé publique

Abstrait

Application des techniques de calcul souple au diagnostic des maladies tropicales : une revue systématique

Samuel B. Oyong, Faith-Michael E. Uzoka*, UO Obot, Etim Edem Ekong, Pius U Ejodamen

La nature complexe des variantes de maladies tropicales avec des symptômes pouvant prêter à confusion a conduit à des erreurs de prescription et, par conséquent, à de nombreux décès. Des techniques de calcul souple ont été proposées pour gérer le flou et l'imprécision du processus de diagnostic. Cet article présente une revue systématique de l'utilisation de techniques de calcul souple dans le diagnostic des maladies tropicales. Les résultats montrent que les pays d'Afrique, d'Asie-Pacifique et d'Europe ont effectué davantage de recherches dans des domaines axés sur l'utilisation de techniques de calcul souple dans le diagnostic des maladies tropicales, suivis par les Amériques. Sur les douze (12) maladies tropicales couramment étudiées, le paludisme, la dengue, les maladies de la peau et la fièvre typhoïde arrivent en tête de liste. Les classificateurs de calcul souple étaient répartis de manière égale entre les paradigmes simples et hybrides. La plupart des moteurs de classification étaient basés sur la logique floue (15), le réseau neuronal (5), la machine à vecteurs de support (4) et l'arbre de décision (4). Certains des systèmes n'ont pas été déployés et la plupart des organisations de santé (y compris l'OMS) n'ont pas pleinement adopté l'utilisation de systèmes de calcul souple pour le diagnostic médical. De nombreux changements sont en cours dans le diagnostic médical, notamment : La résistance aux médicaments, le coût élevé de la fabrication de médicaments hybrides pour lutter contre la résistance aux maladies et la collecte de données non structurées qui ne conviennent pas aux classificateurs informatiques traditionnels. À cette fin, il est recommandé à l'OMS et à ses alliés de diversifier leur politique de contrôle et d'éradication des maladies en incluant des techniques de calcul informatique, en particulier des méthodes d'hybridation (ensemble). Cette inclusion réduira les taux de morbidité et de mortalité dans les régions touchées.