La fibrillation atriale est une maladie du cœur qui se caractérise par une irrégularité des battements cardiaques pouvant causer d'autres complications comme un arrêt cardiaque ou la démence. Le but de cette étude est de prédire la survenue de la fibrillation atriale en se basant sur des signaux physiologiques mesurables à l'aide de capteurs non-invasifs. L'approche utilisée consiste à commencer par extraire des caractéristiques des signaux puis de construire une règle de décision en se basant sur la théorie des fonctions de croyances. Les données physiologiques ont été fournies par la base médicale MIMIC III. Le classifieur obtenue a prédit l'occurrence de la maladie avec une précision de 70,49%, une sensibilité de 77.07% et une spécificité de 63.9%.