Methods and trends of biomedical and genomic information retrieval based on semantic relations of thesauri and MeSH

There are two methods of retrieving information from documents in the field of genomic science and medicine in general, namely: 1) through the combined use of associations determined by the Medical Subject Headings, and 2) by employing specific terminologies, such as in folksonomies, alternative medical-genomic terms in use in the general language, or acronyms or apocopes from the genomics field. To some extent, many thinkers and indexers hold that the combination of two methods may be the best approach. While few authors advocate for keeping the structure of controlled vocabularies, built up over many years of content interpretation, unchanged, there are numerous proposals for expanding the search horizons of thesauri, whether through social cataloging, algorithmic domain analyses that contrast indicators or the semantic web using markers of meaningful semantic lexicons contained in digitized text

Język informacyjno-wyszukiwawczy jako narzędzie organizacji informacji w dziedzinowych systemach hipertekstowych

W rozprawie przedstawiono studium analityczne z zakresu wykorzystania języka informacyjno-wyszukiwawczego w organizacji informacji w dziedzinowych systemach hipertekstowych. Dokonano charakterystyki modelu dziedzinowego systemu hipertekstowego oraz wskazano na jego cechy dystynktywne. W rozprawie przyjęto koncepcję organizacji informacji w systemach informacyjnych przetwarzających metainformacje, na którą składają się procesy reprezentacji informacji, identyfikacji cech wyszukiwawczych oraz organizacja punktów dostępu. W rozprawie wskazano udział języka informacyjno-wyszukiwawczego w każdym z tych etapów w odniesieniu do dziedzinowych systemów hipertekstowych. Grupę reprezentatywną stanowiło 30 systemów. Wyniki badań umożliwiły opracowanie trzech wariantów budowy narzędzi dostępu do zasobów omawianego typu systemów informacyjnych, w których wykorzystuje się język informacyjno-wyszukiwawczy

Étude comparative de serveurs multiterminologiques dans le contexte d’une plateforme d’échange de données de santé ontologiquement annotées

Encore aujourd’hui, l’utilisation de systèmes d’information de santé est souvent problématique en raison de l’absence d’un référentiel sémantique et d’une classification unifiée des données des patients. Cette absence est en grande partie attribuable à l’hétérogénéité des sources sur lesquelles reposent ces systèmes. Cette hétérogénéité nuit en outre au partage des données entre les cliniciens, les chercheurs et les administrateurs au sein et entre les réseaux de santé, partage qui serait pourtant bénéfique autant pour la recherche en santé qu’à la pratique de soins. Une première étape dans la résolution de ces problèmes consiste à classer correctement les données en recourant à des terminologies au moyen de serveurs multiterminologiques (SMT). Ces derniers modélisent les terminologies, en plus de fournir une gamme de services permettant de définir et de mettre en correspondance plusieurs terminologies. Dans ce mémoire, nous cherchons un tel serveur qui aurait le potentiel d’être intégré à une démarche de Système de santé apprenant (SSA) et plus particulièrement à la Plateforme apprenante pour la recherche en santé et services sociaux (PARS3) qui propose un service sûr d’accès aux données de santé ontologiquement annotées. Une méthodologie de comparaison des serveurs a été mise en place afin d’évaluer les performances de chacun en termes d’utilisabilité, ainsi que de capacité à définir de nouvelles terminologies propres à des acteurs particuliers. Ce mémoire utilise une comparaison euristique en regard d’un ensemble de critères basés sur les besoins des utilisateurs, les propriétés des serveurs et des artéfacts qui leur sont liés. Cette comparaison prend en compte les fonctions accessibles à l’utilisateur par l’interface personne-machine ainsi que les fonctions accessibles à des services par l’entremise d’une interface machine-machine. Il est ressorti de cette comparaison qu’aucun des serveurs étudiés ne répondait adéquatement aux besoins. Cela a néanmoins permis d’identifier les fonctionnalités faisant défaut. Finalement, à partir de ces résultats, il a fallu trancher à savoir s’il était plus profitable de développer un serveur propre ou d’améliorer un serveur existant afin qu’il réponde aux exigences requises. Il en résulte que le développement d’un nouveau serveur serait plus avantageux

Using CISMeF MeSH "Encapsulated" terminology and a categorization algorithm for health resources.

International audienceINTRODUCTION: CISMeF is a Quality Controlled Health Gateway using a terminology based on the Medical Subject Headings (MeSH) thesaurus that displays medical specialties (metaterms) and the relationships existing between them and MeSH terms. Objective: The need to classify the resources within the catalogue has led us to combine this type of semantic information with domain expert knowledge for health resources categorization purposes. Material and METHODS: A two-step categorization process consisting of mapping resource keywords to CISMeF metaterms and ranking metaterms by decreasing coverage in the resource has been developed. We evaluate this algorithm on a random set of 123 resources extracted from the CISMeF catalogue. Our gold standard for this evaluation is the manual classification provided by a domain expert, viz. a librarian of the team. RESULTS: The CISMeF algorithm shows 81% precision and 93% recall, and 62% of the resources were assigned a "fully relevant" or "fairly relevant" categorization according to strict standards. DISCUSSION: A thorough analysis of the results has enabled us to find gaps in the knowledge modeling of the CISMeF terminology. The necessary adjustments having been made, the algorithm is currently used in CISMeF for resource categorization

Front-Line Physicians' Satisfaction with Information Systems in Hospitals

Day-to-day operations management in hospital units is difficult due to continuously varying situations, several actors involved and a vast number of information systems in use. The aim of this study was to describe front-line physicians' satisfaction with existing information systems needed to support the day-to-day operations management in hospitals. A cross-sectional survey was used and data chosen with stratified random sampling were collected in nine hospitals. Data were analyzed with descriptive and inferential statistical methods. The response rate was 65 % (n = 111). The physicians reported that information systems support their decision making to some extent, but they do not improve access to information nor are they tailored for physicians. The respondents also reported that they need to use several information systems to support decision making and that they would prefer one information system to access important information. Improved information access would better support physicians' decision making and has the potential to improve the quality of decisions and speed up the decision making process.Peer reviewe