La polysomnographie (PSG) est l’examen de référence dans le diagnostic des troubles respiratoires et du sommeil. Il consiste en l’enregistrement d’un très grand nombre de variables ventilatoires et neurophysiologiques permettant par leur analyse simultanée le codage des différents stades de sommeil. Afin de déterminer la qualité du sommeil d’un patient, le clinicien évalue sa fragmentation à partir de critères déduits de la PSG, tels que le nombre de changement de stades (SSS), le taux de micro-éveil (MAR) et le nombre d’éveils intra-sommeil (ISA). Chacun de ces critères a son propre seuil de fragmentation et son importance (poids) dans le diagnostic du clinicien, et dépend de sa spécialité. Ce travail a pour but de modéliser le diagnostic de la fragmentation du sommeil sur la base des critères MAR, SSS, ISA. Nous utilisons un algorithme de décision qui consiste à attribuer la valeur 1 si le sommeil d’un patient est considéré comme fragmenté et la valeur 0 s’il ne l’est pas. Ceci permet de représenter par un indice, le diagnostic du clinicien (ICD) et le modèle mathématique de ce diagnostic (IMD). Ainsi, à partir de 111 PSG du laboratoire de sommeil de l’hôpital de Toulon (55 sujets sains et 56 patients avec une suspicion d’un syndrome d’apnées obstructives du sommeil), les valeurs de seuil et de poids impliquées dans notre IDM sont statistiquement déterminées pour chaque clinicien. Une analyse statistique démontre que l’accord entre l’IDM et l’ICD est substantiel (Kappa de Cohen K=68 % pour le pneumologue, K=72 % pour le neurophysiologiste avec p<0,01). Ainsi, notre IDM qui tient compte de la spécialité de chaque clinicien peut être implémenté sur les logiciels de PSG.