Thesis, COLLÉGIALITÉ, FRANZEN Rachelle

Abstract

Ce mémoire de fin d’études s’inscrit dans un projet d’envergure mené au CHU de Liège visant à moderniser et automatiser la validation biologique post-analytique grâce à un logiciel d’intelligence artificielle : le Clinical Decision Support (CDS) AlinIQ, développé par BeamTree et vendu par Abbott. Le travail se concentre sur le remplacement du système expert Valab® par AlinIQ dans le Service de Chimie Clinique. À travers une approche rigoureuse mêlant configuration terrain, analyse comparative et validation statistique, le mémoire évalue l’efficacité, la flexibilité et la robustesse du nouvel outil. Le travail débute par une contextualisation du rôle des CDS en biologie clinique, les exigences normatives (ISO 15189), ainsi que les enjeux de traçabilité, transparence et gouvernance des règles. Le projet s’articule autour de trois axes principaux : la configuration des règles dans l’environnement RippleDown, la comparaison fonctionnelle avec Valab® et l’analyse statistique des performances de validation automatique (NDPV). Les résultats mettent en évidence une couverture paramétrique nettement supérieur avec AlinIQ (153 paramètres vs 83 dans Valab®), grâce à la flexibilité offerte par la configuration locale. En se focalisant sur 72 paramètres communs, l’analyse montre des taux de validation légèrement supérieurs pour AlinIQ, avec une variance plus faible. Une évaluation qualitative des règles montre aussi une meilleure lisibilité, une adaptabilité renforcée et une traçabilité claire. Le mémoire souligne néanmoins certaines limites : période d’étude statistique restreinte à un mois, absence de retours utilisateurs et impossibilité d’explorer d’autres volets du CDS (codification des pathologies, aide aux cliniciens) par manque de temps. Ces perspectives, en cours de développement au CHU, incluent la génération automatique de code diagnostics (RHM), la détection de doublons analytiques et l’envoie de recommandations médicales personnalisées. En conclusion, ce travail démontre que l’implémentation d’un CDS IA tel que AlinIQ est non seulement réalisable dans un contexte hospitalier complexe, mais également bénéfique en termes de qualités, d’efficience et de gouvernance. Il constitue une première étape vers un assistant clinique intelligent intégré au parcours de soins.