5 research outputs found

    ClioPatria: A SWI-Prolog Infrastructure for the Semantic Web

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    ClioPatria is a comprehensive semantic web development framework based on SWI-Prolog. SWI-Prolog provides an efficient C-based main-memory RDF store that is designed to cooperate naturally and efficiently with Prolog, realizing a flexible RDF-based environment for rule based programming. ClioPatria extends this core with a SPARQL and LOD server, an extensible web frontend to manage the server, browse the data, query the data using SPARQL and Prolog and a Git-based plugin manager. The ability to query RDF using Prolog provides query composition and smooth integration with application logic. ClioPatria is primarily positioned as a prototyping platform for exploring novel ways of reasoning with RDF data. It has been used in several research projects in order to perform tasks such as data integration and enrichment and semantic search

    Semantic Web 0 (0) 1 1 IOS Press ClioPatria: A SWI-Prolog Infrastructure for the Semantic Web

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    Abstract. ClioPatria is a comprehensive semantic web development framework based on SWI-Prolog. SWI-Prolog provides an efficient C-based main-memory RDF store that is designed to cooperate naturally and efficiently with Prolog, realizing a flexible RDF-based environment for rule based programming. ClioPatria extends this core with a SPARQL and LOD server, an extensible web frontend to manage the server, browse the data, query the data using SPARQL and Prolog and a Git-based plugin manager. The ability to query RDF using Prolog provides query composition and smooth integration with application logic. ClioPatria is primarily positioned as a prototyping platform for exploring novel ways of reasoning with RDF data. It has been used in several research projects in order to perform tasks such as data integration and enrichment and semantic search

    Automatically selecting patients for clinical trials with justifications

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    Clinical trials are human research studies that are used to evaluate the effectiveness of a surgical, medical, or behavioral intervention. They have been widely used by researchers to determine whether a new treatment, such as a new medication, is safe and effective in humans. A clinical trial is frequently performed to determine whether a new treatment is more successful than the current treatment or has less harmful side effects. However, clinical trials have a high failure rate. One method applied is to find patients based on patient records. Unfortunately, this is a difficult process. This is because this process is typically performed manually, making it time-consuming and error-prone. Consequently, clinical trial deadlines are often missed, and studies do not move forward. Time can be a determining factor for success. Therefore, it would be advantageous to have automatic support in this process. Since it is also important to be able to validate whether the patients were selected correctly for the trial, avoiding eventual health problems, it would be important to have a mechanism to present justifications for the selected patients. In this dissertation, we present one possible solution to solve the problem of patient selection for clinical trials. We developed the necessary algorithms and created a simple and intuitive web application that features the selection of patients for clinical trials automatically. This was achieved by combining knowledge expressed in different formalisms. We integrated medical knowledge using ontologies, with criteria that were expressed using nonmonotonic rules. To address the validation procedure automatically, we developed a mechanism that generates the justifications for each selection together with the results of the patients who were selected. In the end, it is expected that a user can easily enter a set of trial criteria, and the application will generate the results of the selected patients and their respective justifications, based on the criteria inserted, medical information and a database of patient information.Os ensaios clínicos são estudos de pesquisa em humanos, utilizados para avaliar a eficácia de uma intervenção cirúrgica, médica ou comportamental. Estes estudos, têm sido amplamente utilizados pelos investigadores para determinar se um novo tratamento, como é o caso de um novo medicamento, é seguro e eficaz em humanos. Um ensaio clínico é realizado frequentemente, para determinar se um novo tratamento tem mais sucesso do que o tratamento atual ou se tem menos efeitos colaterais prejudiciais. No entanto, os ensaios clínicos têm uma taxa de insucesso alta. Um método aplicado é encontrar pacientes com base em registos. Infelizmente, este é um processo difícil. Isto deve-se ao facto deste processo ser normalmente realizado à mão, o que o torna demorado e propenso a erros. Consequentemente, o prazo dos ensaios clínicos é muitas vezes ultrapassado e os estudos acabam por não avançar. O tempo pode ser por vezes um fator determinante para o sucesso. Seria então vantajoso ter algum apoio automático neste processo. Visto que também seria importante validar se os pacientes foram selecionados corretamente para o ensaio, evitando até eventuais problemas de saúde, seria importante ter um mecanismo que apresente justificações para os pacientes selecionados. Nesta dissertação, apresentamos uma possível solução para resolver o problema da seleção de pacientes para ensaios clínicos, através da criação de uma aplicação web, intuitiva e fácil de utilizar, que apresenta a seleção de pacientes para ensaios clínicos de forma automática. Isto foi alcançado através da combinação de conhecimento expresso em diferentes formalismos. Integrámos o conhecimento médico usando ontologias, com os critérios que serão expressos usando regras não monotónicas. Para tratar do processo de validação, desenvolvemos um mecanismo que gera justificações para cada seleção juntamente com os resultados dos pacientes selecionados. No final, é esperado que o utilizador consiga inserir facilmente um conjunto de critérios de seleção, e a aplicação irá gerar os resultados dos pacientes selecionados e as respetivas justificações, com base nos critérios inseridos, informações médicas e uma base de dados com informações dos pacientes

    Temporal reasoning in a logic programming language with modularity

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    Actualmente os Sistemas de Informação Organizacionais (SIO) lidam cada vez mais com informação que tem dependências temporais. Neste trabalho concebemos um ambiente de trabalho para construir e manter SIO Temporais. Este ambiente assenta sobre um linguagem lógica denominada Temporal Contextua) Logic Programming que integra modularidade com raciocínio temporal fazendo com que a utilização de um módulo dependa do tempo do contexto. Esta linguagem é a evolução de uma outra, também introduzida nesta tese, que combina Contextua) Logic Programming com Temporal Annotated Constraint Logic Programming, na qual a modularidade e o tempo são características ortogonais. Ambas as linguagens são formalmente discutidas e exemplificadas. As principais contribuições do trabalho descrito nesta tese incluem: • Optimização de Contextua) Logic Programming (CxLP) através de interpretação abstracta. • Sintaxe e semântica operacional para uma linguagem que combina de um modo independente as linguagens Temporal Annotated Constraint Logic Programming (TACLP) e CxLP. É apresentado um compilador para esta linguagem. • Linguagem (sintaxe e semântica) que integra de um modo inovador modularidade (CxLP) com raciocínio temporal (TACLP). Nesta linguagem a utilização de um dado módulo está dependente do tempo do contexto. É descrito um interpretador e um compilador para esta linguagem. • Ambiente de trabalho para construir e fazer a manutenção de SIO Temporais. Assenta sobre uma especificação revista da linguagem ISCO, adicionando classes e manipulação de dados temporais. É fornecido um compilador em que a linguagem resultante é a descrita no item anterior. ABSTRACT- Current Organisational Information Systems (OIS) deal with more and more Infor-mation that, is time dependent. In this work we provide a framework to construct and maintain Temporal OIS. This framework builds upon a logical language called Temporal Contextual. Logic Programming that deeply integrates modularity with tem-poral reasoning making the usage of a module time dependent. This language is an evolution of another one, also introduced in this thesis, that combines Contextual Logic Programming with Temporal Annotated Constraint Logic Programming where modularity and time are orthogonal features. Both languages are formally discussed and illustrated. The main contributions of the work described in this thesis include: • Optimisation of Contextual Logic Programming (CxLP) through abstract interpretation. • Syntax and operational semantics for an independent combination of the temporal framework Temporal Annotated Constraint Logic Programming (TACLP) and CxLP. A compiler for this language is also provided. • Language (syntax and semantics) that integrates in a innovative way modularity (CxLP) with temporal reasoning (TACLP). In this language the usage of a given module depends of the time of the context. An interpreter and a compiler for this language are described. • Framework to construct and maintain Temporal Organisational Information Systems. It builds upon a revised specification of the language ISCO, adding temporal classes and temporal data manipulation. A compiler targeting the language presented in the previous item is also given

    Automating interpretations of trustworthiness

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