| Titre : | Conception et mise en œuvre d’un système intelligent d’aide au triage médical fondé sur un modèle de langage médical spécialisé |
| Auteurs : | Boutaleb Imene, Auteur ; Rahemani Mohamed Elhadi, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université de Saïda – Dr. Moulay Tahar – Faculté des Mathématiques, de l’Informatique et des Télécommunications, 2025/2026 |
| Format : | 121ص |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | BUC-M 008544 |
| Catégories : |
Master en informatique Spécialité : Intelligence Artificielle Principe et application |
| Mots-clés: | triage médical, protocole de Manchester, modèle de langage, fine-tuning LoRA, BioMistral, files d’attente prioritaires, urgences hospitalières. medical triage, Manchester protocol, language model, LoRA fine-tuning, BioMis-tral, priority queues, emergency department |
| Résumé : |
Les services d’urgences hospitalières fonctionnent souvent au-delà de leur capacité, et l’ordre d’arrivée, qui
reste la règle de fait dans de nombreux établissements algériens, ne distingue pas un cas bénin d’une urgence vitale. Ce mémoire présente BetterEMS, un système d’aide au triage qui priorise les patients selon le protocole de Manchester à l’aide d’un modèle de langage médical spécialisé. Nous avons constitué un corpus propriétaire de cas de triage en français, adapté au contexte algérien, puis adapté le modèle BioMistral-7B par la méthode LoRA pour obtenir notre modèle BetterEMS-Triage, qui atteint environ 96 % de précision au niveau du token sur l’ensemble de validation et rend sa proposition en deux à quatre secondes par patient. Le modèle est intégré dans un système web complet, temps réel, où le médecin valide ou corrige chaque décision. Le travail a par ailleurs été valorisé sous la forme d’une startup labellisée par l’incubateur de l’Université de Saïda. Abstract. Hospital emergency departments routinely operate beyond capacity, and first-come-first-served ordering, still the de facto rule in many Algerian hospitals, does not distinguish a minor complaint from a life- threatening emergency. This thesis presents BetterEMS, a triage decision-support system that prioritises patients according to the Manchester protocol using a specialised medical language model. We built a proprietary French- language triage corpus tai-lored to the Algerian setting and adapted the BioMistral-7B model through LoRA fine- tuning, yielding our BetterEMS-Triage model, which reaches about 96% token-level accuracy on the validation set and returns a recommendation within two to four seconds per patient. The model is embedded in a complete real-time web system in which the physician validates or corrects every decision. The project has also been spun off as a startup certified by the University of Saïda incubator. |
| Note de contenu : |
5.6 Analyse du marché cible ........................................................................................ 76
5.7 Analyse concurrentielle .......................................................................................... 76 5.8 Modèle économique............................................................................................... 79 5.9 Feuille de route ...................................................................................................... 81 5.10 Lean Canvas .......................................................................................................... 83 5.11 Conclusion ............................................................................................................ 84 Conclusion générale85 Bibliographie88 A Exemples de cas du jeu de données91 B Prompt système de triage (extrait)94 C Configuration du fine-tuning (extrait)96 D Intégration du modèle dans le backend (extrait)98 E Configuration de déploiement (extrait)100 Captures d’écran de l’application101 F G Glossaire 106 H Résumé 107 vii |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
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