La prise en charge des maladies chroniques par les médecins généralistes est une tâche difficile. En effet, contrairement aux maladies aigües où le traitement est ponctuel, les maladies chroniques évoluent au cours du temps et la prescription d'un nouveau traitement dépend des traitements précédemment administrés et de la réponse du patient à ces traitements. Dans le cadre du projet ASTI dont l'objectif est d'élaborer un système d'aide à la décision permettant l'implémentation et la diffusion des guides de bonnes pratiques (GBP), nous avions représenté la base de connaissances du mode guidé (construction manuelle) sous la forme d'un arbre de décision à deux niveaux, le niveau clinique pour caractériser la situation clinique et le niveau thérapeutique pour déterminer le nouveau traitement recommandé sous contrainte de l'historique thérapeutique du patient. L'objectif de ce nouveau travail est de proposer une méthode de dérivation automatique du niveau thérapeutique de l'arbre de décision à partir d'une formalisation des séquences thérapeutiques recommandées décrites dans le GBP. Une implémentation a été réalisée avec des ATN (Automated Transition Network). Les premiers résultats obtenus sur des séquences additives du type (A,A + B,A + B + C), où A, B, etC sont des médicaments, sont encourageants et la méthode doit être étendue afin de prendre en compte des modèles plus complexes.