Bouaud, Jacques

Guézennec, Gilles

Lamy, Jean-Baptiste

Sekar, Boomadevi

Seroussi, Brigitte

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See discussions, stats, and author profiles for this publication at: https://www.researchgate.net/publication/322765859Raisonnement à partir de cas visuel : méthodes et application au traitementdu cancer du seinConference Paper · January 2018CITATIONS0READS385 authors, including:Some of the authors of this publication are also working on these related projects:ASTI Project View projectDesiree View projectJean-Baptiste LamyLaboratoire d'Informatique Médicale et d'Ingénierie des Connaissances en e-Santé108 PUBLICATIONS   590 CITATIONS   SEE PROFILEBooma devi SekarUlster University30 PUBLICATIONS   83 CITATIONS   SEE PROFILEBrigitte SéroussiSorbonne Université169 PUBLICATIONS   902 CITATIONS   SEE PROFILEAll content following this page was uploaded by Jean-Baptiste Lamy on 29 January 2018.The user has requested enhancement of the downloaded file.Raisonnement à partir de cas visuel : méthodes et applicationau traitement du cancer du seinJean-Baptiste Lamy∗, Boomadevi Sekar∗∗, Gilles Guezennec∗Jacques Bouaud∗,∗∗∗, Brigitte Séroussi∗,∗∗∗∗∗LIMICS, Université Paris 13, Sorbonne Paris Cité, 93017 Bobigny,INSERM UMRS 1142, UPMC Université Paris 6, Sorbonne Universités, Parisjean-baptiste.lamy@univ-paris13.fr∗∗School of Computing and Mathematics, Ulster University, United Kingdom∗∗∗AP-HP, DRCI, Paris ∗∗∗∗AP-HP, Hôpital Tenon, Département de Santé Publique, ParisLe raisonnement à partir de cas (RAPC) (Choudhury et Begum, 2016) est un raisonne-ment par analogie dans lequel la solution à un nouveau cas est déterminée en s’inspirant decas anciens similaires, dont la solution est connue. Le RAPC comprend plusieurs étapes : larecherche des cas similaires dans une base de cas, l’adaptation des solutions des cas similairesau nouveau cas, et l’apprentissage du nouveau cas. L’étape d’adaptation est délicate et reposesouvent sur une expertise humaine. Dans ce travail, nous proposons de faciliter cette étapeavec une interface visuelle interactive combinant une approche quantitative utilisant un nuagede points et une approche qualitative utilisant des boîtes arc-en-ciel, une technique récente pourvisualiser des ensembles (Lamy et al., 2017).Ce travail s’inscrit dans le projet européen DESIREE (http://www.desiree-project.eu, fi-nancé par le programme Horizon 2020 de l’Union Européenne, grant agreement No. 690238).Le projet vise à combiner plusieurs approches d’aide à la décision pour faciliter la prise encharge du cancer du sein. Le RAPC peut être appliqué à l’aide à la décision clinique, parexemple pour déterminer la classe de traitement appropriée pour un patient atteint de can-cer du sein, parmi quatre classes possibles : endocrinothérapie, chimiothérapie, radiothérapie,chirurgie.La Figure 1 montre l’interface que nous proposons. La figure présente un nouveau cas(query, en blanc) et 12 cas similaires extraits d’une base de données (en jaune ou en rouge selonla classe du traitement qui leur a été prescrit, respectivement endocrinothérapie ou chirurgie).Le nuage de points (à gauche) présente chaque cas par un point ; la distance entre deux pointsreprésentant la similarité entre les deux cas (deux points proches correspondant à deux cassimilaires). Nous pouvons voir sur la figure que le cas le plus similaire a été traité par chirurgie(couleur rouge), mais que la majorité des cas similaires a reçu une endocrinothérapie (couleurjaune). Le nuage de point est construit à partir d’une matrice de distances et d’une technique deréduction de dimension (Multidimensional Scaling) en coordonnées polaires. Celle-ci préserveintégralement les distances entre le nouveau cas et un autre, au détriment des autres distances.Les boîtes arc-en-ciel (à droite) présentent chaque cas dans une colonne, en se limitantaux deux classes majoritaires. Les cas similaires sont groupés par classe, avec le nouveau casau centre. En dessous, des boîtes présentent les caractéristiques communes à différents sous-groupes de cas. Les boîtes sont sélectionnées par Information Mutuelle (MI), de sorte à garderRaisonnement à partir de cas visuelFIG. 1 – Copie d’écran de l’interface proposée.celles qui sont le plus à même d’aider à déterminer la classe du nouveau cas. Ensuite, les boîtessont colorées en fonction de la proportion de cas de chaque classe qu’elles comprennent. Parexemple la boîte « Age < 47 » occupe toutes les colonnes des patients âgés de moins de 47 ans.Nous voyons que cela comprend 7 cas similaires traités par endocrinothérapie, plus le nouveaucas. L’âge est donc un argument pour classer le nouveau cas en endocrinothérapie, de mêmeque les autres boîtes jaunes.Une couche interactive permet d’une part d’afficher des détails à la demande, d’autre partde relier les deux parties de la visualisation : par exemple lorsque le curseur de la souris estplacé sur une boîte, un message popup affiche davantage d’information, et les points corres-pondant aux cas inclus dans la boîte sont mis en évidence.Les premiers tests avec les cliniciens ont donné des résultats prometteurs. Les cliniciensont trouvé intéressante l’approche qualitative, car elle permet de relier les recommandationsdu système avec des caractéristiques des patients qui leur parlent. En revanche, ils ont parfoisété dubitatifs, lorsque le nuage de points et les boîtes arc-en-ciel amènent à des conclusionsdifférentes (par exemple si le cas le plus similaire sur le nuage de points ne correspond pas autraitement majoritaire sur les boîtes arc-en-ciel).RéférencesChoudhury, N. et S. A. Begum (2016). A survey on case-based reasoning in medicine. Inter-national Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA) 7(8), 136–144.Lamy, J. B., H. Berthelot, C. Capron, et M. Favre (2017). Rainbow boxes : a new techniquefor overlapping set visualization and two applications in the biomedical domain. Journal ofVisual Language and Computing 43, 71–82.SummaryIn Case-Based Reasoning, adaptating the solutions of old cases to new cases is challenging.We propose a visual interface to facilitate this process, combining a scatter plot with rainbowboxes. We describe a preliminary application to breast cancer therapy.View publication stats

Reasoning from Visual Case: Methods and Application to Breast Cancer Treatment

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