Les 7 outils de base du système de management de la qualité

L’amélioration continue d’un système de management de la qualité nécessite le bon choix des outils qualité de la part du responsable qualité, qui vont correspondre au besoin de l’entité. La démarche qualité propose toute une panoplie d'outils d'aide (méthode, analyse, statistique, suivi-contrôle). Ces outils, créés et/ou diffusés par les principaux fondateurs de la démarche qualité dans le cadre de leurs actions de conseil auprès des entreprises, ont vocation pédagogique. Les outils des démarches Qualité sont un des points essentiel du pilotage, ils doivent être utilisés de manière appropriée en fonction des besoins et contraintes Dans cet article, nous avons définit les 7 principaux outils du système de management de la qualité (QQOQCP, Diagramme cause effet (5M), Brainstorming, Diagramme de Pareto, Le vote pondéré, le logigramme, la matrice de compatibilité) tout en donnant des exemples facilitant leur utilisation. Ces sept outils permettent de recueillir, d'illustrer et d'expliquer les faits de façon à faciliter l'analyse de n’importe quel problème

Automatic diagnosis of knee osteoarthritis severity using Swin transformer

Knee osteoarthritis (KOA) is a widespread condition that can cause chronic pain and stiffness in the knee joint. Early detection and diagnosis are crucial for successful clinical intervention and management to prevent severe complications, such as loss of mobility. In this paper, we propose an automated approach that employs the Swin Transformer to predict the severity of KOA. Our model uses publicly available radiographic datasets with Kellgren and Lawrence scores to enable early detection and severity assessment. To improve the accuracy of our model, we employ a multi-prediction head architecture that utilizes multi-layer perceptron classifiers. Additionally, we introduce a novel training approach that reduces the data drift between multiple datasets to ensure the generalization ability of the model. The results of our experiments demonstrate the effectiveness and feasibility of our approach in predicting KOA severity accurately.Comment: CBMI 202