A semantic and agent-based approach to support information retrieval, interoperability and multi-lateral viewpoints for heterogeneous environmental databases

PhDData stored in individual autonomous databases often needs to be combined and interrelated. For example, in the Inland Water (IW) environment monitoring domain, the spatial and temporal variation of measurements of different water quality indicators stored in different databases are of interest. Data from multiple data sources is more complex to combine when there is a lack of metadata in a computation forin and when the syntax and semantics of the stored data models are heterogeneous. The main types of information retrieval (IR) requirements are query transparency and data harmonisation for data interoperability and support for multiple user views. A combined Semantic Web based and Agent based distributed system framework has been developed to support the above IR requirements. It has been implemented using the Jena ontology and JADE agent toolkits. The semantic part supports the interoperability of autonomous data sources by merging their intensional data, using a Global-As-View or GAV approach, into a global semantic model, represented in DAML+OIL and in OWL. This is used to mediate between different local database views. The agent part provides the semantic services to import, align and parse semantic metadata instances, to support data mediation and to reason about data mappings during alignment. The framework has applied to support information retrieval, interoperability and multi-lateral viewpoints for four European environmental agency databases. An extended GAV approach has been developed and applied to handle queries that can be reformulated over multiple user views of the stored data. This allows users to retrieve data in a conceptualisation that is better suited to them rather than to have to understand the entire detailed global view conceptualisation. User viewpoints are derived from the global ontology or existing viewpoints of it. This has the advantage that it reduces the number of potential conceptualisations and their associated mappings to be more computationally manageable. Whereas an ad hoc framework based upon conventional distributed programming language and a rule framework could be used to support user views and adaptation to user views, a more formal framework has the benefit in that it can support reasoning about the consistency, equivalence, containment and conflict resolution when traversing data models. A preliminary formulation of the formal model has been undertaken and is based upon extending a Datalog type algebra with hierarchical, attribute and instance value operators. These operators can be applied to support compositional mapping and consistency checking of data views. The multiple viewpoint system was implemented as a Java-based application consisting of two sub-systems, one for viewpoint adaptation and management, the other for query processing and query result adjustment

Semantically defined Analytics for Industrial Equipment Diagnostics

In this age of digitalization, industries everywhere accumulate massive amount of data such that it has become the lifeblood of the global economy. This data may come from various heterogeneous systems, equipment, components, sensors, systems and applications in many varieties (diversity of sources), velocities (high rate of changes) and volumes (sheer data size). Despite significant advances in the ability to collect, store, manage and filter data, the real value lies in the analytics. Raw data is meaningless, unless it is properly processed to actionable (business) insights. Those that know how to harness data effectively, have a decisive competitive advantage, through raising performance by making faster and smart decisions, improving short and long-term strategic planning, offering more user-centric products and services and fostering innovation. Two distinct paradigms in practice can be discerned within the field of analytics: semantic-driven (deductive) and data-driven (inductive). The first emphasizes logic as a way of representing the domain knowledge encoded in rules or ontologies and are often carefully curated and maintained. However, these models are often highly complex, and require intensive knowledge processing capabilities. Data-driven analytics employ machine learning (ML) to directly learn a model from the data with minimal human intervention. However, these models are tuned to trained data and context, making it difficult to adapt. Industries today that want to create value from data must master these paradigms in combination. However, there is great need in data analytics to seamlessly combine semantic-driven and data-driven processing techniques in an efficient and scalable architecture that allows extracting actionable insights from an extreme variety of data. In this thesis, we address these needs by providing: • A unified representation of domain-specific and analytical semantics, in form of ontology models called TechOnto Ontology Stack. It is highly expressive, platform-independent formalism to capture conceptual semantics of industrial systems such as technical system hierarchies, component partonomies etc and its analytical functional semantics. • A new ontology language Semantically defined Analytical Language (SAL) on top of the ontology model that extends existing DatalogMTL (a Horn fragment of Metric Temporal Logic) with analytical functions as first class citizens. • A method to generate semantic workflows using our SAL language. It helps in authoring, reusing and maintaining complex analytical tasks and workflows in an abstract fashion. • A multi-layer architecture that fuses knowledge- and data-driven analytics into a federated and distributed solution. To our knowledge, the work in this thesis is one of the first works to introduce and investigate the use of the semantically defined analytics in an ontology-based data access setting for industrial analytical applications. The reason behind focusing our work and evaluation on industrial data is due to (i) the adoption of semantic technology by the industries in general, and (ii) the common need in literature and in practice to allow domain expertise to drive the data analytics on semantically interoperable sources, while still harnessing the power of analytics to enable real-time data insights. Given the evaluation results of three use-case studies, our approach surpass state-of-the-art approaches for most application scenarios.Im Zeitalter der Digitalisierung sammeln die Industrien überall massive Daten-mengen, die zum Lebenselixier der Weltwirtschaft geworden sind. Diese Daten können aus verschiedenen heterogenen Systemen, Geräten, Komponenten, Sensoren, Systemen und Anwendungen in vielen Varianten (Vielfalt der Quellen), Geschwindigkeiten (hohe Änderungsrate) und Volumina (reine Datengröße) stammen. Trotz erheblicher Fortschritte in der Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu speichern, zu verwalten und zu filtern, liegt der eigentliche Wert in der Analytik. Rohdaten sind bedeutungslos, es sei denn, sie werden ordnungsgemäß zu verwertbaren (Geschäfts-)Erkenntnissen verarbeitet. Wer weiß, wie man Daten effektiv nutzt, hat einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, indem er die Leistung steigert, indem er schnellere und intelligentere Entscheidungen trifft, die kurz- und langfristige strategische Planung verbessert, mehr benutzerorientierte Produkte und Dienstleistungen anbietet und Innovationen fördert. In der Praxis lassen sich im Bereich der Analytik zwei unterschiedliche Paradigmen unterscheiden: semantisch (deduktiv) und Daten getrieben (induktiv). Die erste betont die Logik als eine Möglichkeit, das in Regeln oder Ontologien kodierte Domänen-wissen darzustellen, und wird oft sorgfältig kuratiert und gepflegt. Diese Modelle sind jedoch oft sehr komplex und erfordern eine intensive Wissensverarbeitung. Datengesteuerte Analysen verwenden maschinelles Lernen (ML), um mit minimalem menschlichen Eingriff direkt ein Modell aus den Daten zu lernen. Diese Modelle sind jedoch auf trainierte Daten und Kontext abgestimmt, was die Anpassung erschwert. Branchen, die heute Wert aus Daten schaffen wollen, müssen diese Paradigmen in Kombination meistern. Es besteht jedoch ein großer Bedarf in der Daten-analytik, semantisch und datengesteuerte Verarbeitungstechniken nahtlos in einer effizienten und skalierbaren Architektur zu kombinieren, die es ermöglicht, aus einer extremen Datenvielfalt verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. In dieser Arbeit, die wir auf diese Bedürfnisse durch die Bereitstellung: • Eine einheitliche Darstellung der Domänen-spezifischen und analytischen Semantik in Form von Ontologie Modellen, genannt TechOnto Ontology Stack. Es ist ein hoch-expressiver, plattformunabhängiger Formalismus, die konzeptionelle Semantik industrieller Systeme wie technischer Systemhierarchien, Komponenten-partonomien usw. und deren analytische funktionale Semantik zu erfassen. • Eine neue Ontologie-Sprache Semantically defined Analytical Language (SAL) auf Basis des Ontologie-Modells das bestehende DatalogMTL (ein Horn fragment der metrischen temporären Logik) um analytische Funktionen als erstklassige Bürger erweitert. • Eine Methode zur Erzeugung semantischer workflows mit unserer SAL-Sprache. Es hilft bei der Erstellung, Wiederverwendung und Wartung komplexer analytischer Aufgaben und workflows auf abstrakte Weise. • Eine mehrschichtige Architektur, die Wissens- und datengesteuerte Analysen zu einer föderierten und verteilten Lösung verschmilzt. Nach unserem Wissen, die Arbeit in dieser Arbeit ist eines der ersten Werke zur Einführung und Untersuchung der Verwendung der semantisch definierten Analytik in einer Ontologie-basierten Datenzugriff Einstellung für industrielle analytische Anwendungen. Der Grund für die Fokussierung unserer Arbeit und Evaluierung auf industrielle Daten ist auf (i) die Übernahme semantischer Technologien durch die Industrie im Allgemeinen und (ii) den gemeinsamen Bedarf in der Literatur und in der Praxis zurückzuführen, der es der Fachkompetenz ermöglicht, die Datenanalyse auf semantisch inter-operablen Quellen voranzutreiben, und nutzen gleichzeitig die Leistungsfähigkeit der Analytik, um Echtzeit-Daten-einblicke zu ermöglichen. Aufgrund der Evaluierungsergebnisse von drei Anwendungsfällen Übertritt unser Ansatz für die meisten Anwendungsszenarien Modernste Ansätze

A Two-Level Identity Model To Support Interoperability of Identity Information in Electronic Health Record Systems.

The sharing and retrieval of health information for an electronic health record (EHR) across distributed systems involves a range of identified entities that are possible subjects of documentation (e.g., specimen, clinical analyser). Contemporary EHR specifications limit the types of entities that can be the subject of a record to health professionals and patients, thus limiting the use of two level models in healthcare information systems that contribute information to the EHR. The literature describes several information modelling approaches for EHRs, including so called “two level models”. These models differ in the amount of structure imposed on the information to be recorded, but they generally require the health documentation process for the EHR to focus exclusively on the patient as the subject of care and this definition is often a fixed one. In this thesis, the author introduces a new identity modelling approach to create a generalised reference model for sharing archetype-constrained identity information between diverse identity domains, models and services, while permitting reuse of published standard-based archetypes. The author evaluates its use for expressing the major types of existing demographic reference models in an extensible way, and show its application for standards-compliant two-level modelling alongside heterogeneous demographics models. This thesis demonstrates how the two-level modelling approach that is used for EHRs could be adapted and reapplied to provide a highly-flexible and expressive means for representing subjects of information in allied health settings that support the healthcare process, such as the laboratory domain. By relying on the two level modelling approach for representing identity, the proposed design facilitates cross-referencing and disambiguation of certain demographics standards and information models. The work also demonstrates how it can also be used to represent additional clinical identified entities such as specimen and order as subjects of clinical documentation

Complex adaptive systems based data integration : theory and applications

Data Definition Languages (DDLs) have been created and used to represent data in programming languages and in database dictionaries. This representation includes descriptions in the form of data fields and relations in the form of a hierarchy, with the common exception of relational databases where relations are flat. Network computing created an environment that enables relatively easy and inexpensive exchange of data. What followed was the creation of new DDLs claiming better support for automatic data integration. It is uncertain from the literature if any real progress has been made toward achieving an ideal state or limit condition of automatic data integration. This research asserts that difficulties in accomplishing integration are indicative of socio-cultural systems in general and are caused by some measurable attributes common in DDLs. This research’s main contributions are: (1) a theory of data integration requirements to fully support automatic data integration from autonomous heterogeneous data sources; (2) the identification of measurable related abstract attributes (Variety, Tension, and Entropy); (3) the development of tools to measure them. The research uses a multi-theoretic lens to define and articulate these attributes and their measurements. The proposed theory is founded on the Law of Requisite Variety, Information Theory, Complex Adaptive Systems (CAS) theory, Sowa’s Meaning Preservation framework and Zipf distributions of words and meanings. Using the theory, the attributes, and their measures, this research proposes a framework for objectively evaluating the suitability of any data definition language with respect to degrees of automatic data integration. This research uses thirteen data structures constructed with various DDLs from the 1960\u27s to date. No DDL examined (and therefore no DDL similar to those examined) is designed to satisfy the law of requisite variety. No DDL examined is designed to support CAS evolutionary processes that could result in fully automated integration of heterogeneous data sources. There is no significant difference in measures of Variety, Tension, and Entropy among DDLs investigated in this research. A direction to overcome the common limitations discovered in this research is suggested and tested by proposing GlossoMote, a theoretical mathematically sound description language that satisfies the data integration theory requirements. The DDL, named GlossoMote, is not merely a new syntax, it is a drastic departure from existing DDL constructs. The feasibility of the approach is demonstrated with a small scale experiment and evaluated using the proposed assessment framework and other means. The promising results require additional research to evaluate GlossoMote’s approach commercial use potential

A knowledge-based system for automated discovery of ecological interactions in flower-visiting data.

Doctor of Philosophy in Mathematics, Statistics and Computer Science. University of KwaZulu-Natal, Durban 2017Studies on the community ecology of flower-visiting insects, which can be inferred to pollinate flowers, are important in agriculture and nature conservation. Many scientific observations of flower-visiting insects are associated with digitized records of insect specimens preserved in natural history collections. Specimen annotations include heterogeneous and incomplete, in situ field documentation of ecologically significant relationships between individual organisms (i.e. insects and plants), which are nevertheless potentially valuable. A wealth of unrepresented biodiversity and ecological knowledge can be unlocked from such detailed data by augmenting the data with expert knowledge encoded in knowledge models. An analysis of the knowledge representation requirements of flower-visiting community ecologists is presented, as well as an implementation and evaluation of a prototype knowledge-based system for automated semantic enrichment, semantic mediation and interpretation of flower-visiting data. A novel component of the system is a semantic architecture which incorporates knowledge models validated by experts. The system combines ontologies and a Bayesian network to enrich, integrate and interpret flower- visiting data, specifically to discover ecological interactions in the data. The system’s effectiveness, to acquire and represent expert knowledge and simulate the inferencing ability of expert flower-visiting ecologists, is evaluated and discussed. The knowledge-based system will allow a novice ecologist to use standardised semantics to construct interaction networks automatically and objectively. This could be useful, inter alia, when comparing interaction networks for different periods of time at the same place or different places at the same time. While the system architecture encompasses three levels of biological organization, data provenance can be traced back to occurrences of individual organisms preserved as evidence in natural history collections. The potential impact of the semantic architecture could be significant in the field of biodiversity and ecosystem informatics because ecological interactions are important in applied ecological studies, e.g. in freshwater biomonitoring or animal migration

A provenance-based semantic approach to support understandability, reproducibility, and reuse of scientific experiments

Understandability and reproducibility of scientific results are vital in every field of science. Several reproducibility measures are being taken to make the data used in the publications findable and accessible. However, there are many challenges faced by scientists from the beginning of an experiment to the end in particular for data management. The explosive growth of heterogeneous research data and understanding how this data has been derived is one of the research problems faced in this context. Interlinking the data, the steps and the results from the computational and non-computational processes of a scientific experiment is important for the reproducibility. We introduce the notion of end-to-end provenance management'' of scientific experiments to help scientists understand and reproduce the experimental results. The main contributions of this thesis are: (1) We propose a provenance modelREPRODUCE-ME'' to describe the scientific experiments using semantic web technologies by extending existing standards. (2) We study computational reproducibility and important aspects required to achieve it. (3) Taking into account the REPRODUCE-ME provenance model and the study on computational reproducibility, we introduce our tool, ProvBook, which is designed and developed to demonstrate computational reproducibility. It provides features to capture and store provenance of Jupyter notebooks and helps scientists to compare and track their results of different executions. (4) We provide a framework, CAESAR (CollAborative Environment for Scientific Analysis with Reproducibility) for the end-to-end provenance management. This collaborative framework allows scientists to capture, manage, query and visualize the complete path of a scientific experiment consisting of computational and non-computational steps in an interoperable way. We apply our contributions to a set of scientific experiments in microscopy research projects

Intervention in the social population space of Cultural Algorithm

Cultural Algorithms (CA) offers a better way to simulate social and culture driven agents by introducing the notion of culture into the artificial population. When it comes to mimic intelligent social beings such as humans, the search for a better fit or global optima becomes multi dimensional because of the complexity produced by the relevant system parameters and intricate social behaviour. In this research an extended CA framework has been presented. The architecture provides extensions to the basic CA framework. The major extensions include the mechanism of influencing selected individuals into the population space by means of existing social network and consequently alter the cultural belief favourably. Another extension of the framework was done in the population space by introducing the concept of social network. The agents in the population are put into one (or more) network through which they can communicate and propagate knowledge. Identification and exploitation of such network is necessary sinceit may lead to a quicker shift of the cultural norm

Towards ontological foundations of research information systems

Despite continuous advancements in information system technologies it is still not simple to receive relevant answers to Science-related queries. Getting answers requires a gathering of information from heterogeneous systems, and the volume of responses that semantically do not match with the queried intensions overwhelms users. W3C initiatives with extensions such as the Semantic Web and the Linked Open Data Web introduced important technologies to overcome the issues of semantics and access by promoting standard representation formats – formal ontologies – for information integration. These are inherent in architectural system styles, where increased openness challenges the traditional closed-world and often adhocly designed systems. However, technology on its own is not meaningful and the information systems community is increasingly becoming aware of foundations and their importance with guiding system analyses and conceptual design processes towards sustainable and more integrative information systems. As a contribution, this work develops a formal ontology FERON – Field-extensible Research Ontology – following the foundations as introduced by Mario Bunge and applied to information systems design by Wand and Weber, i.e. Bunge- Wand-Weber (BWW). Nevertheless, FERON is not aimed at the modelling of an information system as such, but at the description of a perceived world – the substantial things – that an information system ought to be able to model. FERON is a formal description of the Research domain – a formal ontology according to latest technological standards. Language Technology was chosen as a subdomain to demonstrate its field extensibility. The formal FERON ontology results from a hybrid modelling approach; it was first described top-down based on a many years activity of the author and then fine-tuned bottom-up through a comprehensive analysis and re-use of openly available descriptions and standards. The entire FERON design process was accompanied by an awareness of architectural system levels and system implementation styles, but was at first aimed at a human domain understanding, which according to the General Definition of Information (GDI) is achievable through well-formed meaningful data.Trotz kontinuierlich verbesserter Informationssystemtechnologien ist es nicht einfach möglich, relevante Antworten auf forschungsverwandte Suchanfragen zu erhalten. Dies liegt unter anderem daran, dass Informationen in verschiedenen Systemen bereitgestellt werden, und dass die Beschreibung der bereitgestellten Informationen nicht mit den Beschreibungen der gestellten Fragen übereinstimmen. Neuere Technologien wie das Semantische Web oder Linked Open Data ermöglichen zwar verbesserte Beschreibungen und Zugriffe – jedoch sind die Technologien an sich auch nicht bedeutungsvoll. Weitergehende, fundierende Ansätze zur Beschreibung von Informationenen finden daher zunehmend Anerkennung und Zuspruch in der wissenschaftlichen Gemeinde, diese beinflussen konsequenterweise die Systemanalyse sowie das Systemdesign. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine formale Ontologie einer Forschungswelt die disziplinenübergreifend skaliert, namentlich FERON – Field-extensible Research Ontology, basierend auf den Ansätzen der Bunge-Wand-Weber (BWW) Ontologie. Der Titel der Arbeit “Towards Ontological Foundations of Research Information Systems” übersetzt: „Zur ontologischen Fundierung von Forschungsinformationssystemen“. Im Titel ist ontologisch zuallererst im philosophischen Sinne zu verstehen, und nicht zu verwechseln mit der dann resultierenden Ontologie im technologischen Sinne einer formalen Beschreibung der wahrgenommenen Forschungswelt – namentlich FERON. Eine Klärung der Begriffe Ontologie, Konzept, Entität, Daten und Information zum Verständnis der vorliegenden Arbeit wird in Kapitel 2.5 versucht, ein Verständnis wurde als kritisch für die Qualität der resultierenden formalen Ontologie FERON, aber auch als hilfreich für den Leser vorweggenommen, insbesondere weil die genannten Begriffe über Disziplinen hinweg oftmals sehr unterschiedlich wahrgenommen werden. Die Analyse und Modellierung von FERON basiert auf der Bedeutung dieser grundlegenden Begriffe wie die philosophische und wissenschaftliche Literatur verschiedener Disziplinen sie belegt. Die vorliegende Arbeit entwickelt FERON, und modelliert eine Welt der Forschung in disziplinenübergreifender Weise mittels neuester technologischer Standards – formal in RDF/OWL. Die fachspezifische Erweiterbarkeit ist durch Eingliederung von Beschreibungen des Gebietes Sprachtechnologie demonstriert. Die Modellierung wurde durchgehend von der Theorie Mario Bunges begleitet, welche Wand und Weber für eine Anwendung während der Systemanalyse und Systemgestaltung interpretierten und welche im Kapitel 3.1.1 vorgestellt wird. Die Idee ist als Bunge-Wand-Weber Ontologie (BWW) zunehmend bekannt und demgemäße ontologische Ansichten sind teilweise in formalen Beschreibungssprachen und Werkzeugen eingebunden, und damit bei der Modellierung explizit nutzbar. Neben BWW werden kurz die Fundierungsansätze von DOLCE, SUMO und Cyc vorgestellt und deren Relevanz für FERON verdeutlicht. Eine fehlende Fundierung in der Disziplin Informationssysteme wurde lange Zeit als wesentliche Ursache für die vermisste wissenschaftliche Akzeptanz der Disziplin betrachtet; größtenteils wurden Informationssysteme pragmatisch und adhoc entwickelt und skalierten daher nicht konsistent. Zunehmend wird jedoch eine theoretische und insbesondere die ontologische Fundierung von Informationssystemen als wertvoll anerkannt – von der Idee bis hin zur Implementierung aber auch während der Umgestaltungsphasen. Konzepte fundierter Informationssysteme im funktional-technischen Sinne sind als modellgetriebene Architektur bekannt und werden hier durch die Ansätze von Zachmann und Scheer verdeutlicht. In der kurzen Geschichte IT-basierter Informationssysteme wurden phasenweise immer wieder strukturell unterschiedliche Modelle angewandt. Diese werden daher im Kapitel 3.2 Modellierungsgrammatiken untersucht und deren Unterschiede dargestellt – namentlich das Entity-Relationship-Modell, semantische Netzwerke, das relationale Modell, hierarchische Modelle und objekt-orientierte Modelle. Darüberhinaus sind insbesondere formale Ontologien durch die Web Standardisierungsaktivitäten und W3C Empfehlungen ein rasant wachsendes Segment, verstärkt durch politische Entscheidungen für offene Daten und implizierend offene Systeme. Im Vergleich zu traditionellen und weitestgehend geschlossenen sogenannten closed-world Systemen sind hinsichtlich der Modellierung bestimmte Aspekte zu beachten. Diese unterliegen im Gegensatz zu offenen Systemen dem Paradigma des kompletten Wissens und sind sozusagen vorschreibend; im System aktuell nicht vorhandene Information wird als nicht existent interpretiert. Dahingegen gehen offene open-world Systeme davon aus, dass nicht vorhandene Information aktuell unbekannt ist – und die bekannte Information nicht vorschreibt sondern beschreibt. Weitere Unterschiede die es bezüglich der Modellierung zu beachten gilt, befassen sich mit zeitlich geprägten Verknüpfungen – über sogenannte Links oder Relationships – aber auch mit Entitäten und deren Identitäten. Da FERON keine Ontologie eines Informationssystems selbst modelliert, sondern eine Welt für eine mögliche Umsetzung in einem Informationssystem bechreibt sind weitergehende Modellierungsaspekte in Kapitel 3.3 lediglich erklärt und es wird auf Beispiele verwiesen. In der vorliegenden Arbeit wird keine explizite Anwendung empfohlen, weil ein Informationssystem immer derjenigen Form entsprechen sollte, welche einer bestimmten Funktion folgt, und weil die Vorwegnahme von Funktionen eine Dimension darstellt die weit über das Maß der vorliegenden Arbeit hinaus geht. FERON beschreibt eine Welt der Forschung; vorhandene Modellierungsansätze von Forschungsinformationssystemem werden mit Kapitel 4.1 den Ansätzen verwandter Arten gegenübergestellt – nämlich, wissenschaftlichen Repositorien, Datenrepositorien, Digitalen Bibliotheken, Digitalen Archiven und Lehre Systemen. Die untersuchten Modelle offenbaren neben inhaltlichen Unterschieden auch die Verschiedenheit der Modellierungsansätze von z.B. Referenzmodellen gegenüber formalen Datenmodellen oder offenen Weltbeschreibungen, und damit auch die einhergehende Schwierigkeit von Integration. Insbesondere formale Ontologien erlauben über die traditionellen Ansätze hinweg, automatische Schlußfolgerungen und Beweisführungen, welche jedoch hier nicht weitergehend erörtert werden. FERON war von Anfang an für den menschlichen Leser konzipiert, wenn auch formal beschrieben. Der Modellierungsansatz in FERON ist hybrid und wird in Kapitel 7 erläutert. Eine hybride Modellierung war möglich durch eine mehr als zehn-jährige Erfahrung und Tätigkeit der Autorin in diesem Bereich, auch belegt durch zahlreiche Peer-Review Publikationen. Der erste Entwurf von FERON erfolgte demgemäß zuallererst im Top-Down Verfahren (Figure 29), bevor mittels umfassender Analyse (dokumentiert in den Kapiteln 5 und 6) von verfügbaren Domänenbeschreibungen sukszessive eine Bottom-Up Anpassung von FERON vorgenommen wurde (Figure 68), welche bereits standardisierte und bereits definierte Beschreibungen und Eigenschaften wenn möglich integrierte (Figure 67). FERON ist eine ontologisch fundierte, formale Beschreibung – eine formale Ontologie – einer Forschungswelt zur vereinfachten, konsistenten Umsetzung von standardisierten, integrativen Forschungsinformationssystemen oder Fachinformationssystemen. Substantielle Entitäten wurden grundsätzlich erkannt, und deren Eigenschaften sowie Verknüpfungen formal beschrieben (Kapitel 7): Ressource unterschieden nach Nicht-Informations-Ressource und Informations-Ressource. Erstere unterscheidet nach Agent (Person, Organisationseinheit), Aktivität (Methode, Projekt, Bildung, Ereignis), Förderung (Programm, Einkommen), Messung und Infrastruktur (Werkzeug, Dienst, Einrichtung), zweitere nach Publikation, Literatur, Produkt (Daten), Wissensorganisationssystem, auch bekannt als KOS (Knowledge Organisation System), wie in der im Dokument integrierten Graphik (Figure 1) demonstriert. Kapitel 7 präsentiert FERON und dessen formale Einbindung von übergreifenden Eigenschaften wie Sprache, Zeit, Geographie, zeitlich geprägte Verknüpfung, ontologische Verpflichtung, Namensraum, Klasse, Eigenschaft, funktionales Schema, Entität und Identität. Seine inherente Struktur erlaubt eine einfache Disziplinen- oder Domänenerweiterung. Die Sprachtechnologie (englisch: Language Technology – abgekürzt LT) wird als Gebiet zur Demonstration der Erweiterung von FERON formal eingebunden, und mit Kapitel 6 insbesondere seine substantiell fach-spezifischen Entitäten wie Methode, Projekt, Daten, Service, Infrastruktur, Messung, aber auch KOS untersucht. Eine Erweiterung der Ontologie FERON für explizit-funktionale Anforderungen an ein Informationssystem, oder für weitergehende disziplinen-spezifische Eigenschaften, z.B. einer linguistisch verbesserten Anwendung für sprachtechnologische Weiterverarbeitung, ist möglich, erfordert jedoch tiefergehendes Fachwissen. Ziel der Arbeit war es zuallererst, das Verständnis für die Domäne Forschung zu verbessern – mit weiterreichendem Blick auf eine allgemeine integrative system-technische Entwicklung zur Verbesserung von Informationszugriff und Informationsqualität. Daneben wurden historische, gesellschaftliche aber auch politische Faktoren beobachtet, welche helfen, die wachsenden Anforderungen jenseits der Technologie zu bewältigen. FERON ist als formales Model FERON.owl valide und wird mit der vorliegenden Arbeit sozusagen als Template zur weiteren Befüllung bereitgestellt. Darauf basierend sind formale Restriktionen sowie disziplinen-spezifische und terminologische Erweiterungen direkt möglich. Daten-Instanzen wie in den präsentierten Beispielen sind mittels FERON.pprj verfügbar

Combining ontologies and rules with clinical archetypes

Al igual que otros campos que dependen en gran medida de las funcionalidades ofrecidas por las tecnologías de la información y las comunicaciones (IT), la biomedicina y la salud necesitan cada vez más la implantación de normas y mecanismos ampliamente aceptados para el intercambio de datos, información y conocimiento. Dicha necesidad de compatibilidad e interoperabilidad va más allá de las cuestiones sintácticas y estructurales, pues la interoperabilidad semántica es también requerida. La interoperabilidad a nivel semántico es esencial para el soporte computarizado de alertas, flujos de trabajo y de la medicina basada en evidencia cuando contamos con la presencia de sistemas heterogéneos de Historia Clínica Electrónica (EHR). El modelo de arquetipos clínicos respaldado por el estándar CEN/ISO EN13606 y la fundación openEHR ofrece un mecanismo para expresar las estructuras de datos clínicos de manera compartida e interoperable. El modelo ha ido ganando aceptación en los últimos años por su capacidad para definir conceptos clínicos basados en un Modelo de Referencia común. Dicha separación a dos capas permite conservar la heterogeneidad de las implementaciones de almacenamiento a bajo nivel, presentes en los diferentes sistemas de EHR. Sin embargo, los lenguajes de arquetipos no soportan la representación de reglas clínicas ni el mapeo a ontologías formales, ambos elementos fundamentales para alcanzar la interoperabilidad semántica completa pues permiten llevar a cabo el razonamiento y la inferencia a partir del conocimiento clínico existente. Paralelamente, es reconocido el hecho de que la World Wide Web presenta requisitos análogos a los descritos anteriormente, lo cual ha fomentado el desarrollo de la Web Semántica. El progreso alcanzado en este terreno, con respecto a la representación del conocimiento y al razonamiento sobre el mismo, es combinado en esta tesis con los modelos de EHR con el objetivo de mejorar el enfoque de los arquetipos clínicos y ofrecer funcionalidades que se corresponden con nivel más alto de interoperabilidad semántica. Concretamente, la investigación que se describe a continuación presenta y evalúa un enfoque para traducir automáticamente las definiciones expresadas en el lenguaje de definición de arquetipos de openEHR (ADL) a una representación formal basada en lenguajes de ontologías. El método se implementa en la plataforma ArchOnt, que también es descrita. A continuación se estudia la integración de dichas representaciones formales con reglas clínicas, ofreciéndose un enfoque para reutilizar el razonamiento con instancias concretas de datos clínicos. Es importante ver como el acto de compartir el conocimiento clínico expresado a través de reglas es coherente con la filosofía de intercambio abierto fomentada por los arquetipos, a la vez que se extiende la reutilización a proposiciones de conocimiento declarativo como las utilizadas en las guías de práctica clínica. De esta manera, la tesis describe una técnica de mapeo de arquetipos a ontologías, para luego asociar reglas clínicas a la representación resultante. La traducción automática también permite la conexión formal de los elementos especificados en los arquetipos con conceptos clínicos equivalentes provenientes de otras fuentes como son las terminologías clínicas. Dichos enlaces fomentan la reutilización del conocimiento clínico ya representado, así como el razonamiento y la navegación a través de distintas ontologías clínicas. Otra contribución significativa de la tesis es la aplicación del enfoque mencionado en dos proyectos de investigación y desarrollo clínico, llevados a cabo en combinación con hospitales universitarios de Madrid. En la explicación se incluyen ejemplos de las aplicaciones más representativas del enfoque como es el caso del desarrollo de sistemas de alertas orientados a mejorar la seguridad del paciente. No obstante, la traducción automática de arquetipos clínicos a lenguajes de ontologías constituye una base común para la implementación de una amplia gama de actividades semánticas, razonamiento y validación, evitándose así la necesidad de aplicar distintos enfoques ad-hoc directamente sobre los arquetipos para poder satisfacer las condiciones de cada contexto