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A framework for decision making on teleexpertise with traceability of the reasoning - 28/01/15

Doi : 10.1016/j.irbm.2014.09.002 
M.B. Doumbouya a, b , B. Kamsu-Foguem b, , H. Kenfack a, C. Foguem c
a University of Toulouse, Faculty of Law, 2 rue du Doyen Gabriel Marty, 31042 Toulouse Cedex 9, France 
b Laboratory of Production Engineering (LGP), EA 1905, ENIT-INPT University of Toulouse, 47 Avenue d'Azereix, BP 1629, 65016, Tarbes Cedex, France 
c Centre for Food and Taste Sciences (CSGA), UMR 6265 CNRS, UMR 1324 INRA, University of Bourgogne, 9 E Boulevard Jeanne d'Arc, 21000 Dijon, France 

Corresponding author.

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pagine 12
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Abstract

This paper provides a methodological framework for decision making process to ensure its traceability generally in the context of telemedicine and particularly in the act of teleexpertise. This act permits to medical professionals and/or health professionals to collaborate in order to take suitable decisions for a patient diagnosis or treatment. The main problem dealing with teleexpertise is the following: How to ensure the traceability of the decisions making process? This problem is solved in this paper through a conceptualisation of a rigorous framework coupling semantic modelling and explicit reasoning which permits to fully support the analysis and rationale for decisions made. The logical semantic underlying this framework is the argumentative logic to provide adequate management of information with traceability of the reasoning including options and constraints. Thus our proposal will permit to formally ensure the traceability of reasoning in telemedicine and particularly in teleexpertise in order to favour the quality of telemedicine's procedure checking. This traceability is to guarantee equitable access to the benefits of the collective knowledge and experience and to provide remote collaborative practices with a sufficient safety margin to guard against the legal requirements. An illustrative case study is provided by the modelling of a decision making process applied to teleexpertise for chronic diseases such as diabetes mellitus type 2.

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