FR 3083913 A1 20200117 FR 1800757 A 20180713 - 1 - SYSTEME ET PROCEDE DE GENERATION D'UNE LISTE DE PROBABILITES ASSOCIEE A UNE LISTE DE MALADIES, PRODUIT PROGRAMME D'ORDINATEUR DOMAINE Le domaine de l'invention concerne les systèmes et méthodes, notamment des méthodes mises en oeuvre par ordinateur, permettant de générer une liste de probabilités conditionnelles lesquelles sont associées à des maladies. Le domaine de l'invention vise à fournir un outil, voir un simulateur, s'appuyant sur une modélisation d'un réseau Bayésien permettant à un utilisateur d'établir des diagnostics sur la base d'hypothèses formalisées. Le domaine de l'invention concerne également les méthodes visant à détecter l'influence d'un facteur dans la description d'une maladie ou dans une forme clinique particulière et identifiée de cette maladie. ETAT DE L'ART Actuellement, il existe de nombreuses méthodes permettant d'assister un médecin dans l'établissement d'un diagnostic pour un patient. Généralement ces méthodes établissent un modèle de données permettant d'associer l'apparition d'un facteur avec la survenue d'une maladie, l'association pouvant être réalisée, par exemple, par la modélisation et le calcul d'une probabilité. Le médecin peut alors définir un certain nombre de facteurs d'entrée tels que des signes, également appelés symptômes dans la terminologie médicale, afin de connaitre l'ensemble des maladies pouvant induire ce symptôme. Un des modèles pouvant être mis en oeuvre est un modèle de type Bayésien. Un tel modèle de données permet de générer des probabilités conditionnelles en fonction d'un certain nombre de facteurs identifiés chez un patient. Un intérêt est d'établir un outil permettant d'aider un utilisateur ou un médecin à établir des diagnostics. C'est par exemple le cas de la solution décrite dans le document de brevet U57720779 dans laquelle un lien d'influence logique est modélisé. Un problème est que les liens d'influence logique peuvent conduire à écarter des possibilités ou à prendre en compte une trop large base de maladies potentielles. Cette modélisation peut conduire un utilisateur à commettre des erreurs dans l'établissement de son diagnostic. Une raison est que les signes observés peuvent différer d'un individu à l'autre, d'une forme clinique à l'autre d'une même maladie et d'une maladie à l'autre. Enfin, la modélisation d'une probabilité se fondant uniquement sur un lien logique ne permet pas de générer des listes pertinentes de probabilités associées à des maladies. En effet, le lien logique ne modélise pas, par - 2 - exemple, un niveau de spécificité d'un signe dans une liste de maladies donnée pouvant l'induire. Il existe un besoin de proposer un dispositif, et une méthode, permettant de fournir à un utilisateur un outil d'assistance pour qu'il puisse réaliser des diagnostics 5 fiables. RESUME DE L'INVENTION Le procédé de l'invention permet de résoudre les problèmes précités. Selon un aspect, l'invention concerne un système comportant un 10 calculateur pour la génération d'une liste de probabilités associée à une liste de maladies pour un premier patient, ledit système comportant une interface permettant : - une première acquisition d'un premier ensemble de premiers facteurs relatif au premier patient et enregistrement desdits premiers facteurs dans une mémoire, lesdits premiers facteurs comportant : 15 o une valeur d'âge, o une valeur de genre ; - une seconde acquisition d'un second ensemble de seconds facteurs, dits facteurs de risques, décrivant notamment au moins une maladie ou une information propre audit patient et un enregistrement desdits seconds 20 facteurs dans une mémoire, ladite maladie étant extraite d'une première base de données, chaque maladie étant associée à une première statistique de prévalence et/ou d'une première statistique d'incidence, et chaque maladie étant associé à une liste de signes ; - une troisième acquisition d'un troisième ensemble de troisièmes facteurs 25 décrivant au moins un signe et enregistrement desdits troisièmes facteurs dans une mémoire du système, ledit premier signe comportant une première statistique de sensibilité et une seconde statistique de spécificité pour chaque maladie d'une liste prédéfinie de maladies associée audit signe ; ledit calculateur générant, à partir d'une première modélisation d'un réseau 30 Bayésien et de données d'entrées comportant les données de la première, seconde et de la troisième acquisition, un ensemble de probabilités, chaque probabilité étant associé à une maladie donnée de la première liste ; ledit système comportant une interface graphique pour afficher ladite première liste générée. Un avantage est de permettre de fiabiliser des calculs de probabilités 35 associées à des maladies grâce à un modèle intégrant une codification de la sensibilité et de la spécificité de facteurs. Un autre intérêt est de considérer différents types de facteurs, tels que le profil d'un utilisateur, les antécédents et les symptômes de ce dernier, dans l'évaluation des probabilités associées aux maladies. - 3 - En outre, un avantage est de construire des noeuds d'un réseau bayésien pour optimiser des calculs de probabilité en fonction d'une pluralité de facteurs. Selon un mode de réalisation, le système comprend une interface permettant une quatrième acquisition de quatrièmes facteurs décrivant un produit 5 médical donné et au moins un second signe associé audit produit médical donné, ledit second signe comportant une première statistique de sensibilité et une seconde statistique de spécificité pour chaque maladie d'une seconde liste prédéfinie de maladies associée audit second signe ; le calculateur générant l'ensemble de probabilités en prenant en compte en entrées les données de la quatrième acquisition 10 pour générer la première liste. Un avantage est de prendre en compte dans le calcul des probabilités associées à chaque maladie des données relatives à un principe actif susceptible d'interférer dans l'estimation des probabilités. Selon un mode de réalisation, le système comporte une mémoire pour 15 enregistrer des données décrivant au moins deux produits médicaux et enregistrer des données provenant d'une pluralité d'acquisitions de données provenant d'un ensemble de patients de telle sorte qu'un premier groupe de patients soit associé au premier produit et un second groupe de patients soit associé au second produit, le calculateur générant deux listes de probabilités conditionnelles, chaque probabilité étant associée 20 à une maladie donnée, le calculateur effectuant un calcul pour comparer les deux listes afin de déduire la présence d'au moins un écart de probabilités pour une même maladie entre les deux listes lorsque ledit écart est supérieur à un seuil prédéfini. Un avantage est d'identifier des effets pharmacologiques non connus d'un principe actif donné lorsqu'il est testé en regard d'un autre principe actif ou d'un 25 placebo. Selon un mode de réalisation, le système comprend une ressource linguistique comportant une ontologie, un dictionnaire ou une base de synonymes permettant d'associer des termes décrivant des signes ou des maladies dans la base de données à un corpus de textuel prédéfini. 30 Un avantage est d'homogénéiser la description des signes afin de normaliser les codifications de sensibilité et de spécificité des signes. En outre, un autre avantage est de prendre en considération des descriptions faites par des patients et traduites automatiquement. Un autre intérêt est de suggérer automatiquement par l'intermédiaire de l'interface des choix afin de mieux décrire un signe lorsqu'un signe 35 détaillé est associée à une sensibilité ou à une spécificité prédéfinie dans une base de données maladies. Il est alors possible de générer automatiquement dans l'interface des propositions pour compléter la description d'un signe en fonction des probabilités - 4 - calculées et associées à des maladies. En conséquence, l'utilisateur est amené à mieux définir les signes ou symptômes existants. Selon un mode de réalisation, chaque troisième facteur comporte une pluralité de propriétés décrivant un signe et enregistrées dans une mémoire du 5 système, chaque propriété étant associée à une valeur de sensibilité et de spécificité. Selon un mode de réalisation, la première modélisation du réseau Bayésien comporte, pour au moins un noeud du réseau, une modélisation d'au moins un lien entre deux facteurs d'un des quatre ensembles de facteurs, ladite modélisation spécifiant si les facteurs sont indépendants ou dépendants et étant enregistrée dans 10 une mémoire du système. Un avantage est de modéliser des signes ayant un lien entre eux différemment de signes n'ayant pas de lien entre eux ou dont le lien n'est pas connu. Ainsi, l'invention permet de modéliser les noeuds du réseau bayésien selon différents niveaux de connaissance des liens causaux entre signes. 15 Selon un mode de réalisation : - Lorsqu'aucun lien de dépendance entre au moins deux facteurs présents dans les données acquises n'est spécifié, le calcul de la probabilité d'une maladie comprend un calcul de probabilité conditionnelle à partir des facteurs considérés comme indépendants ; 20 - lorsque ladite modélisation bayésienne spécifie un lien de dépendance entre au moins deux facteurs, la probabilité d'une maladie comprend une sélection dans la base de données soit de la de probabilité conditionnelle conjointe soit une sélection d'une valeur de sensibilité et/ou de spécificité des facteurs considérés conjointement. 25 Un avantage est de modéliser un réseau bayésien qui soit le plus fidèle possible à la réalité. Ainsi, la modélisation des noeuds prend en compte l'existence de certains types de liens entre signes lorsqu'il existe. Dans le cas contraire, les calculs de probabilités sont réalisés en considérant les facteurs comme indépenants. Selon un mode de réalisation, le système comprend un calculateur pour 30 établir une comparaison entre les données acquises par l'intermédiaire de l'interface et les données enregistrées dans la mémoire de sorte que lorsqu'un facteur de risque acquis est associé à une statistique de prévalence ou d'incidence d'une maladie, la probabilité de la maladie associée est initialisée à la valeur enregistrée dans la base de données. 35 Selon un autre aspect l'invention concerne un procédé de génération d'une liste de probabilités associée à une liste de maladies pour un premier patient, ledit procédé comportant : - 5 - - Première acquisition d'un premier ensemble de premiers facteurs relatif au premier patient comportant : o une valeur d'âge, o une valeur de genre ; 5 - Seconde acquisition d'un second ensemble de seconds facteurs, dits facteurs de risques, décrivant notamment au moins une maladie ou une information propre audit patient dudit patient, ladite maladie étant extraite d'une première base de données, chaque maladie étant associée à une première statistique de prévalence et d'une première statistique d'incidence, 10 et chaque maladie étant associée à une liste de signes ; - Troisième acquisition d'un troisième ensemble de troisièmes facteurs décrivant au moins un signe, ledit premier signe comportant une première statistique de sensibilité et une seconde statistique de spécificité pour chaque maladie d'une liste prédéfinie de maladies associée audit signe ; 15 - Application d'une première modélisation d'un réseau Bayésien à des données d'entrées comportant les données de la première, seconde et de la troisième acquisition, pour la génération d'un ensemble de probabilités, chaque probabilité étant associé à une maladie donnée de la première liste. Un avantage est d'implémenter le procédé de tel sorte qu'il puisse accéder 20 à une base de données de signes et ou de maladies de manière à calculer à partir de données collectées par une interface une liste de maladies, chacune étant associée à une probabilité. Un avantage est de prendre en compte un profil donné d'un utilisateur et des données propres à cet utilisateur pour fiabiliser les données de probabilité qui sont générées. 25 Selon un mode de réalisation, la probabilité associée à une maladie de la première liste est une probabilité conditionnelle d'une maladie à la survenance d'un ensemble de facteurs comportant au moins trois éléments parmi la liste suivante : - un signe prédéfini ; - un antécédent prédéfini ; 30 - un facteur de risque ; - un âge prédéfini ; - un genre prédéfini ; - un lieu géographique prédéfini ; Un avantage est de prendre en compte de nombreux facteurs pour 35 améliorer la précision des probabilités qui sont générées dans chaque liste. Selon un mode de réalisation, au moins un facteur de la seconde acquisition de données est associé à un antécédent et comporte au moins un des critères suivants : - 6 - - une première date d'apparition ; - une fréquence d'apparition ; - une information génétique. Un avantage est de sélectionner, le cas échéant, une statistique de 5 prévalence ou d'incidence dans la base de données de signes ou de maladies qui est propre à un second facteur correspondant à un antécédent qualifié par au moins une donnée supplémentaire. Ainsi, la base de données de signes ou de maladies comporte une pluralité de statistiques affectées à différentes qualifications d'antécédents. Selon un mode de réalisation, la première modélisation du réseau Bayésien 10 comporte, pour au moins un noeud du réseau, une modélisation d'au moins un lien entre deux facteurs d'un des quatre ensembles de facteurs, ladite modélisation spécifiant si les facteurs sont indépendants ou dépendant, la relation de dépendance entre au moins deux facteurs étant modélisée par une valeur de probabilité conditionnelle conjointe d'une maladie sachant les facteurs présents. 15 Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape de vérification de l'existence d'un lien entre facteurs acquis des différents ensembles dans la base de données des signes ou des maladies, le cas échéant, le procédé comprend une étape de sélection de la valeur de la probabilité conjointe associée aux facteurs liés. 20 Un avantage est de modéliser un réseau bayésien tenant compte d'un niveau de détail de la base de données de signes ou de maladies. Le niveau de détail est défini par la définition de statistiques de prévalence ou d'incidence ou de spécificité de signes pour une maladie et de sensibilité de signes dans une maladie considérés conjointement avec d'autres facteurs. Lorsqu'une nouvelle statistique, ou probabilité, 25 est définie, le réseau bayésien est modélisé de telle sorte que ses noeuds prennent en compte les liens entre facteurs affectés par cette nouvelle statistique. Ainsi selon les données acquises d'un utilisateur, les calculs de probabilités sont améliorés. Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une quatrième acquisition de quatrièmes facteurs décrivant un produit médical donné et au moins un 30 second signe associé audit produit médical donné, ledit second signe comportant une première statistique de sensibilité et une seconde statistique de spécificité pour chaque maladie d'une seconde liste prédéfinie de maladies associée audit second signe ; l'étape de génération de l'ensemble de probabilités prenant en compte en entrées les données de la quatrième acquisition. 35 Un avantage est de permettre d'identifier des probabilités associées à des maladies pouvant être affecté notamment à la présence d'un quatrième facteur. Selon un mode de réalisation, la sensibilité ou la spécificité d'un signe d'une entrée de la première base comporte : - 7 - - Soit une valeur exprimant une probabilité ; - soit une valeur sélectionnée d'une échelle discrète prédéfinie, ladite échelle discrète prédéfinie associant à chacune de ses valeurs une probabilité par groupe d'âge et/ou de genre. 5 Un avantage est de normaliser les valeurs de sensibilité et de spécificité de sorte à obtenir des calculs homogènes et pouvant être quantifier par un « dire d'expert ». Ainsi un dire d'expert pourra quantifier la sensibilité sur une échelle, par exemple comprenant entre 5 et 8 niveaux pour quantifier les valeurs, alors qu'il ne pourra pas quantifier précisément une statistique au pourcentage près, par exemple 10 de sensibilité d'un signe. Ainsi, cette modélisation permet d'acquérir une information ayant une granularité pouvant être donnée par un expert. Selon un mode de réalisation, le procédé est réalisé pour une pluralité de patients, le procédé comportant une pluralité d'acquisitions de données de telle sorte que chaque patient est associé à un premier produit ou à un second produit, un premier 15 groupe de patients étant associé au premier produit et un second groupe de patients étant associé au second produit, l'étape de génération comportant la génération de deux listes de probabilités conditionnelles, chaque probabilité étant associée à une maladie donnée, le procédé comportant, en outre, une étape de comparaison des deux listes afin de déduire la présence d'au moins un écart de probabilités associées à une 20 même maladie et dont l'écart est supérieur à un seuil prédéfini. Un avantage est de permettre d'utiliser l'invention pour des applications de pharmacovigilances. Selon un mode de réalisation, la troisième acquisition est réalisée au moyen d'une interface dans laquelle la sélection d'un signe donné entraine automatiquement 25 la génération d'une première sélection de signes, lesdits signes sélectionnés étant associés avec le signe donné dans au moins une maladie, ladite interface comportant un menu affichant ladite sélection de signes. Un avantage est de tirer profit des liens établis entre les différents facteurs lorsqu'ils existent. Cela permet de suggérer automatiquement par le biais de l'interface 30 des choix dans la définition des données saisies par un utilisateur. Les choix proposés sont ceux qui sont le plus susceptibles d'être vérifiés par la présence et la quantification des liens entre facteurs. Pour cela les liens entre facteurs qui sont modélisés par une statistique/probabilité peuvent être proposés, à un utilisateur, selon un certain ordre selon les valeurs de probabilités. 35 Selon un mode de réalisation, la troisième acquisition entraine la génération d'une seconde sélection de tests, lesdits tests comportant un descriptif visant à identifier la présence d'au moins un signe chez le patient. - 8 - Selon un autre aspect, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur chargeable directement dans la mémoire interne d'un ordinateur numérique, comprenant des portions de code de logiciel pour l'exécution des étapes du procédé de l'invention lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. 5 Selon un autre aspect, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur enregistré sur un support utilisable dans un ordinateur, comprenant au moins un calculateur et une mémoire afin d'exécuter une commande pour la mise en oeuvre du procédé de l'invention. 10 BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront à la lecture de la description détaillée qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent : - figure 1 : une architecture générale pour la mise en oeuvre du procédé de l'invention et /ou du système de l'invention ; 15 - figure 2 : une ontologie de signes selon leur manifestation et leur description ; - figure 3 : un schéma des différents facteurs étant pris en compte dans le calcul d'une probabilité de la survenue d'une maladie selon un mode de réalisation du système de l'invention. 20 DESCRIPTION Définitions La sensibilité d'un test mesure sa capacité à donner un résultat positif lorsqu'une hypothèse est vérifiée. Dans le cas de l'invention, la sensibilité d'un signe 25 mesure sa possibilité d'être présent dans la manifestation d'une maladie. La sensibilité peut être exprimée en pourcentage ou en ratio. Selon un mode de réalisation de l'invention, le niveau de détails qualifiant la description d'un signe permet d'améliorer la pertinence de la sensibilité dudit signe. La spécificité mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif 30 lorsque l'hypothèse n'est pas vérifiée. Dans le cadre de l'invention, la spécificité d'un signe est sa capacité à prédire la non-présence de la maladie lorsqu'il n'est pas présent. Il peut également être exprimé comme la mesure du caractère spécifique d'un signe par rapport à une maladie. Il peut être exprimé en pourcentage, c'est-à-dire une mesure indiquant 90% de spécificité d'un signe pour une maladie indique une forte 35 caractérisation de la présence de la maladie lorsque le signe est détecté. Selon un mode de réalisation de l'invention, le renseignement d'une description détaillée et précise d'un symptôme/ signe permet de modifier la valeur de la spécificité. Le niveau de précision et de détail d'un signe peut être associé à une échelle de valeurs de la spécificité d'un signe pour une maladie. - 9 - Un signe peut avoir une sensibilité faible dans une maladie et une forte spécificité pour la même maladie, ou inversement, une forte sensibilité et peu de spécificité. Une association de signes peut avoir une sensibilité plus faible dans une 5 maladie et une spécificité plus forte pour la même maladie, respectivement, que celles-ci pour chacun de ces signes isolés. La prévalence PR est une mesure de l'état de santé d'une population, dénombrant le nombre ou une proportion de cas d'une maladie à un instant donné ou sur une période donnée. La prévalence peut être associée à un antécédent ou 10 autrement dit à un facteur de risque. La prévalence peut également être associée à une démographie donnée. La prise en compte dans la définition de la démographie d'une tranche d'âge, d'un genre, d'antécédents familiaux et/ou personnels, ou d'une zone géographique ou d'une combinaison de ces critères peut être associée à une prévalence donnée. Dans le cadre de l'invention, un modèle de prévalence comprend 15 les différentes valeurs de prévalence sur une segmentation donnée d'une démographie et/ou de facteurs de risques. L'incidence INi d'une maladie mesure le nombre de cas apparus pendant une durée prédéfinie, par exemple une année, au sein d'une population. L'incidence d'une maladie peut être associée à une démographie donnée. La prise en compte 20 dans la définition de la démographie d'une tranche d'âge, d'un genre ou d'une zone géographique ou d'une combinaison de ces critères peut être associée à une incidence donnée de la maladie. Dans le cadre de l'invention, un modèle d'incidence d'une maladie comprend les différentes valeurs d'incidence de la maladie sur une segmentation démographique donnée et/ou de facteurs de risques. 25 Une maladie Mi est une altération ou un trouble de l'organisme. Dans le cadre de l'invention, une base de données de maladies BDm est utilisée. La base de données des maladies BDm comporte des champs dont les valeurs caractérisent la maladie et des champs permettant de définir des indicateurs contextuels relatifs à sa survenance, tels que son incidence ou sa prévalence. 30 Un symptôme Si est un signe clinique qui résulte d'une manifestation d'une maladie, tel qu'exprimé et ressenti par un patient.. Dans l'invention, chaque signe est décrit dans une base de données. Un symptôme correspond à la description qu'un patient donne d'un signe. Ainsi, les termes et l'ontologie peut différer entre la description faite par un patient et celle de la base de données de signes. 35 Dans le cadre de l'invention, une base de données de signes BDs est donc définie. Selon un mode de réalisation, un dictionnaire, une base de synonymes ou encore une ontologie peuvent être intégrés au système et à la méthode de l'invention. Une conséquence est de permettre de détecter un signe ou une propriété d'un signe - 10 - lorsque certains termes sont saisis dans l'interface par un utilisateur. Ainsi, un utilisateur peut être guidé par des suggestions, des définitions ou des explications permettant d'interpréter la description d'un symptôme pour lui associer des propriétés d'un signe. 5 Une maladie donnée peut avoir des tableaux cliniques différents à l'instant T par rapport à T+dt et/ou d'un patient Pi à l'autre patient Pk. La base de données des signes BDs comporte des champs dont les valeurs caractérisent ledit signe. En outre, elle comporte des champs permettant de définir des indicateurs contextuels relatifs aux liens entre le signe et des maladies ou encore des liens entre des signes entre 10 eux. Ces liens permettent de prendre en compte des pondérations de valeurs des facteurs définissant des données d'entrées dans le calcul d'une probabilité pour une maladie donnée. Pour chaque signe Sk, une liste de maladies LISTsk est associée avec, pour chacune d'entre elles, une valeur de spécificité et une valeur de sensibilité. La base de données des maladies BDm et celle des signes BDs sont donc 15 liées notamment par les spécificités SR pour une ou plusieurs maladie(s) et les sensibilités SEi de signes dans une ou plusieurs maladies. La base de données des maladies BDm et/ou celle des signes BDs peut/vent donc être complétée(s) par un champ relatif à au moins un signe Si associé à une maladie donnée avec les valeurs de sensibilité et de spécificité dudit signe Si. En 20 décrivant un symptôme d'un patient, il est alors possible de sélectionner un signe Sk déjà renseigné dans la base de données. Une interface permet alors à un utilisateur de déterminer les caractéristiques du symptôme afin de filtrer les résultats possibles présents dans la base de données. Un « antécédent » est par exemple une maladie qui a été ou qui est 25 déclarée par un patient. Plus généralement, dans le cadre de la présente invention, un antécédent est un fait propre à un patient induisant un facteur de risque d'une maladie. titre d'exemple, une maladie antérieure, un statut de fumeur, un cholestérol supérieur à un seuil donné, une mutation génétique, une prise médicamenteuse sont des faits rattachés à un patient qui peuvent être considérés comme des facteurs de risque pour 30 un ensemble de maladies. Elle correspond à une maladie contractée par le patient. L'invention permet de prendre en considération dans le profil d'un patient un ensemble de facteurs, dont les antécédents. Ces derniers peuvent affecter les probabilités associées à une maladie dans la mesure où ces derniers peuvent être par exemple spécifiques d'une maladie. 35 Cela peut être le cas, par exemple, dans la prise en compte de l'antécédent : « Cirrhose du foie)> lors du calcul de la probabilité de la maladie : « Encéphalopathie hépatique ». En effet, l'antécédent « Cirrhose du foie » affecte ici de manière conséquente la probabilité de la maladie « Encéphalopathie hépatique » du fait : - de la valeur de sensibilité de « Cirrhose du foie » dans l'« Encéphalopathie hépatique » et ; 5 - de la valeur de spécificité de la « Cirrhose du foie » pour l'« Encéphalopathie hépatique ». Modélisation de la sensibilité Selon un mode de réalisation, un champ de sensibilité d'un signe relativement à une maladie est codé selon une échelle prédéfinie de valeurs, par 10 exemple de 0 à 6. « 0 » correspondant au plus à 5% en sensibilité d'une maladie et « 6 » à au moins 95% en sensibilité d'une maladie, entre 1 et 5, les quotients ou les pourcentages de sensibilité à une maladie sont déterminés selon une distribution de probabilités qui est prédéfinie. La distribution peut être, par exemple, de type Gaussienne ou linéaire. Toute autre courbe d'association est compatible avec 15 l'invention. Un modèle linéaire peut, par exemple, être mis en oeuvre. Selon un autre exemple, l'échelle de valeurs est établie entre 0 et 10. L'invention est compatible avec toute autre mise en oeuvre d'échelle de valeurs. Lorsque la valeur de la sensibilité d'un signe dans une maladie est connue pour un âge, un genre, ou un antécédent ou un facteur externe pathogène donné, le 20 procédé de l'invention permet de prendre en compte la valeur connue dans la base de données BDm ou BDS. Cette donnée peut permettre de renforcer un modèle de distribution de valeurs de sensibilité pour une population donnée. De la même manière, la sensibilité d'un antécédent dans une maladie est enregistrée dans la base de données du système de l'invention. Selon un mode de 25 réalisation de l'invention, l'acquisition d'un antécédent ANT1 décrit dans le profil d'un patient P1 est prise en compte dans la détermination de la probabilité d'une maladie P(M) lorsque la valeur de la probabilité de la maladie associée à l'antécédent est spécifiée dans la base. L'invention permet donc de modéliser les liens entre antécédents et maladies par la définition d'un ensemble de probabilités. Cette 30 probabilité peut être interprétée comme la sensibilité d'un antécédent dans une maladie. Modélisation de la spécificité Selon un mode de réalisation, un champ de spécificité d'un signe Sk pour une maladie est codé selon une échelle prédéfinie de valeurs, par exemple de 0 à 6. 35 Selon un autre exemple, l'échelle de valeurs est établie entre 0 et 10. L'invention est compatible avec toute autre mise en oeuvre d'échelle de valeurs. De manière analogue à la modélisation de la sensibilité, les valeurs de l'échelle choisie pour modéliser la spécificité peuvent reposer sur une distribution discrète de probabilités pour une - 12 - population donnée. Par exemple, si l'échelle est comprise entre 0 à 6, « 0 » correspondant au plus à 5% en spécificité d'un signe pour une maladie et « 6 » au moins à 95% en spécificité d'un signe pour une maladie. Entre 1 et 5, les pourcentages de spécificités sont associés aux valeurs de l'échelle selon une distribution de 5 probabilités pour une population donnée. La distribution peut être, par exemple, de type Gaussienne ou linéaire. Toute autre courbe d'association est compatible dans l'invention. Lorsque la valeur de la spécificité est connue, le procédé de l'invention permet de prendre en compte la valeur connue dans la base de données BDm. En cas 10 de conflit entre une échelle prédéfinie et une valeur donnée, le procédé de l'invention prend en compte la valeur connue enregistrée dans la base de données. Une alarme peut être générée lors de la détection d'un cas de conflit afin d'attirer l'attention de l'utilisateur ou de tout autre personnel sur la modélisation de la spécificité d'un signe d'une maladie donnée. 15 De la même manière, la spécificité de la présence d'un antécédent pour une maladie est enregistrée dans la base de données du système de l'invention. D'un point de vue de l'invention, la précision d'un antécédent précisé dans le profil d'un patient agit de la même manière que précision d'un antécédent. L'invention permet donc de modéliser les liens entre antécédents et maladies par la définition d'un ensemble de 20 probabilités de la spécificité d'un antécédent relativement à au moins une maladie. Signe détaillé Un « signe détaillé » est également appelé un « signe qualifié ». Le procédé comprend un moyen de calcul automatique de la valeur de la spécificité d'un « signe détaillé » pour une ou plusieurs maladies en fonction des 25 données renseignées dans les différents champs de sa description. On rappelle qu'un « signe détaillé » comprend plus d'informations qu'un « signe générique ». Ce calcul automatique peut, par exemple, reposer sur un abaque ou une échelle prédéfinie permettant de quantifier le niveau de précision de la description d'un signe et les valeurs de la spécificité et de la sensibilité qui sont associées à chaque gradient de 30 ladite échelle ou de l'abaque prédéfinie. La figure 2 représente un signe générique Sk et des manifestations différentes de ce signe, notées Ski, Sk2, Sk3. Le signe Ski est décliné selon des descriptions plus ou moins détaillées : Dkl, Dkll, Dkl". Dans cet exemple, la description Dkl" est plus détaillée que la description Dkl' qui est, elle-même, plus détaillée que la 35 description Dkl. La raison de ces écarts peut provenir d'une acquisition différente des données ou de nuances dans les manifestations de ces signes selon les patients et plus encore selon les maladies. - 13 - Selon un mode de réalisation, la spécificité SPk est codée sur une échelle prédéfinie qui permet de générer un pourcentage associé à la valeur correspondante lors de la modélisation du réseau Bayésien RB mis en oeuvre. La valeur de la spécificité SPk peut être prédéfinie pour chacune des déclinaisons/ manifestations d'un 5 signe Sk et de chaque type de description Dki, Dkil Dki" de ce dernier pour une ou plusieurs maladie(s). Les valeurs sont enregistrées dans une mémoire. Selon un mode de réalisation, la spécificité SPk d'un « signe détaillé » Ski pour une maladie donnée peut être obtenue en considérant une spécificité générale du signe et en appliquant un coefficient de pondération obtenu en fonction du nombre 10 de champs de la description. Il s'agit alors d'une pondération quantitative dont le principe repose sur le fait que plus un signe Sk est détaillé plus il est spécifique. Selon un autre exemple qui peut être combiné à ce dernier, la valeur des champs permet de générer un coefficient de pondération de la spécificité d'un signe Sk pour une ou plusieurs maladie(s). Dans ce cas, il s'agit d'une pondération qualitative 15 dont le principe repose sur la prise en compte des valeurs spécifiant une description d'un signe Sk. Selon un mode de réalisation, la valeur de la sensibilité SEk d'un signe Sk pour une maladie donnée Mi est codée de la même manière que la spécificité SPk. Il est de même pour une « sensibilité détaillée » ou une « sensibilité générique ». 20 Chaque signe Sk comporte une valeur de spécificité pour une ou plusieurs maladie(s) qui peut être ajustée selon la description détaillée Ski d'une manifestation de ce signe. Lorsque la description d'un signe Ski est modifiée, selon un mode de réalisation de l'invention, une interface est générée permettant à un utilisateur de modifier les valeurs de spécificité. Par défaut, sans modification de l'utilisateur, la 25 valeur de la spécificité reste inchangée dans la base de données. Selon un exemple, les valeurs de spécificité et de sensibilité des signes suivants sont renseignées dans la base de données : - le signe : « douleur » comprend une spécificité de Sp = 0,0% et une sensibilité Se = 100%. 30 - le signe qualifié : « douleur thoracique » comprend une spécificité de Sp = Xi > 0.0% et une sensibilité Se = yi xi et une sensibilité Se = yz xi et une sensibilité Se = ya REVENDICATIONS1. Système (1) comportant un calculateur pour la génération d'une liste de probabilités (LISTi) associée à une liste de maladies pour un premier patient (Pl), ledit système comportant une interface permettant : - Une première acquisition (ACOE) d'un premier ensemble (ENSI) de premiers facteurs (Fi) relatif au premier patient (Pi) et enregistrement desdits premiers facteurs (Fi) dans une mémoire, lesdits premiers facteurs (H) comportant : o une valeur d'âge (AGE1), o une valeur de genre (GEN1) ; - une seconde acquisition (ACO2) d'un second ensemble (ENS2) de seconds facteurs (F2), dits facteurs de risques, décrivant notamment au moins une maladie (ANT1) ou une information propre audit patient (Pl) et un enregistrement desdits seconds facteurs (F2) dans une mémoire, ladite maladie (ANT1) étant extraite d'une première base de données (BDm), chaque maladie (ANT1) étant associée à une première statistique de prévalence (PRI) et/ou d'une première statistique d'incidence (IN,), et chaque maladie étant associé à une liste de signes (Sk) ; - une troisième acquisition (AC03) d'un troisième ensemble (ENS3) de troisièmes facteurs (F3) décrivant au moins un signe (Si) et enregistrement desdits troisièmes facteurs (Fa) dans une mémoire du système, ledit premier signe (Si) comportant une première statistique de sensibilité (SE) et une seconde statistique de spécificité (SPI), pour chaque maladie d'une liste prédéfinie (LIST1) de maladies (Mi) associée audit signe (Si) ; ledit calculateur générant, à partir d'une première modélisation d'un réseau Bayésien (RB) et de données d'entrées comportant les données de la première, seconde et de la troisième acquisition (ACOE, ACO2, AC03), un ensemble de probabilités, chaque probabilité étant associé à une maladie donnée de la première liste (LIST1) ; ledit système (1) comportant une interface graphique pour afficher ladite première liste générée (LIST1). 2. Système selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comprend une interface permettant une quatrième acquisition (AC04) de quatrièmes facteurs (F4) décrivant un produit médical donné (FROM) et au moins un second signe (S2) associé audit produit médical donné (PROD,), ledit second signe (S2) 30 comportant une première statistique de sensibilité (SEO et une seconde statistique de spécificité (SPI) pour chaque maladie d'une seconde liste prédéfinie (LIST2) de maladies associée audit second signe (S2) ; le calculateur générant l'ensemble de probabilités en prenant en compte en entrées les 5 données de la quatrième acquisition (AC04) pour générer la première liste (LIST1). 3. Système (1) selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'il comporte une mémoire pour enregistrer des données décrivant au moins deux produits 10 médicaux (PROD1, PROD2) et enregistrer des données provenant d'une pluralité d'acquisitions de données provenant d'un ensemble de patients (Pj) de telle sorte qu'un premier groupe de patients (GR1) soit associé au premier produit (PROD1) et un second groupe de patients (GR2) soit associé au second produit (PROD2), le calculateur générant deux listes de probabilités 15 conditionnelles, chaque probabilité étant associée à une maladie donnée, le calculateur effectuant un calcul pour comparer les deux listes afin de déduire la présence d'au moins un écart de probabilités pour une même maladie entre les deux listes lorsque ledit écart est supérieur à un seuil prédéfini. 20 4. Système (1) selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu'il comprend une ressource linguistique comportant une ontologie, un dictionnaire ou une base de synonymes permettant d'associer des termes décrivant des signes ou des maladies dans la base de données (BDM, BDS) à un corpus de textuel prédéfini. 25 5. Système (1) selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que chaque troisième facteur (F3) comporte une pluralité de propriétés décrivant un signe et enregistrées dans une mémoire du système, chaque propriété étant associée à une valeur de sensibilité et de spécificité. 30 6. Système (1) selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que la première modélisation du réseau Bayésien (RB) comporte, pour au moins un noeud du réseau, une modélisation d'au moins un lien entre deux facteurs d'un des quatre ensembles de facteurs (F1, F2, F3, F4), ladite 35 modélisation spécifiant si les facteurs sont indépendants ou dépendants et étant enregistrée dans une mémoire du système. 7. Système (1) selon la revendication 6, caractérisé en ce que : 31 - lorsqu'aucun lien de dépendance entre au moins deux facteurs présents dans les données acquises (ACQ1, ACQ2 ACQ3 ACQ4) n'est spécifié, le calcul de la probabilité d'une maladie comprend un calcul de probabilité conditionnelle (P(MI F, Fk) à partir des facteurs considérés comme 5 indépendants ; - lorsque ladite modélisation bayésienne spécifie un lien de dépendance entre au moins deux facteurs (Fi, Fk), la probabilité d'une maladie comprend une sélection dans la base de données soit de la de probabilité conditionnelle conjointe soit une sélection d'une valeur de sensibilité et/ou de spécificité 10 des facteurs considérés conjointement. 8. Système (1) selon l'une quelconque des revendications 2 à 7, caractérisé en ce qu'il comprend un calculateur pour établir une comparaison entre les données acquises (ACQ1, ACQ2. ACQ3 ACQ4) par l'intermédiaire de l'interface et les 15 données enregistrées dans la mémoire de sorte que lorsqu'un facteur de risque (F2) acquis est associé à une statistique de prévalence (PR) ou d'incidence (IN) d'une maladie (M), la probabilité de la maladie associée (P(M)) est initialisée à la valeur enregistrée dans la base de données.