An extension of chronicles temporal model with taxonomies: Application to epidemiological studies

International audienceMedico-administrative databases contain information about patients’ medical events, i.e. their care trajectories. Semantic Web technologies are used by epidemiologists to query these databases in order to identify patients whose care trajectories conform to some criteria. In this article we are interested in care trajectories involving temporal constraints. In such cases, Semantic Web tools lack computational efficiency while temporal pattern matching algorithms are efficient but lack of expressiveness. We propose to use a temporal pattern called chronicles to represent temporal constraints on care trajectories. We also propose an hybrid approach, combining the expressiveness of SPARQL and the efficiency of chronicle recognition to query care trajectories. We evaluate our approach on synthetic data and real large data. The results show that the hybrid approach is more efficient than pure SPARQL, and validate the interest of our tool to detect patients having venous thromboembolism disease in the French medico-administrative database

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

Temporal models of care sequences for the exploration of medico-administrative data

International audienc

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS.Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

Modèles temporels pour l'exploration de base de données administratives de santé

Pharmacoepidemiology studies the benefits and risks of drug use on the population in real situations where these populations are issued from medical databases. This thesis focuses on administrative healthcare databases with an application on the French database called SNDS (Système National des Données de Santé). The SNDS contains administrative information such as reimbursements of care: deliveries of drugs, medical acts and hospitalizations but does not contain medical reports or diagnoses. The absence of diagnosis makes the selection of the population of interest complex for pharmaco-epidemiologists.The objective of this thesis is to facilitate the selection of populations of interest in administrative healthcare databases with an intuitive and efficient tool. This thesis proposes a formal approach based on Chronicles to characterize temporal phenotypes, i.e. a description of medical events testifying of a disease, and another approach based on the Semantic Web proposing a data representation with OWL. This thesis proposes the efficient \HyCOR tool, combining Semantic Web tools with the Chronicles temporal model to find all patients expressing a given temporal phenotype. This tool has been evaluated on a real use case aiming at selecting patients suffering of venous thrombosis in the SNDS.La pharmaco-épidémiologie étudie les avantages et les risques de l'utilisation des médicaments sur la population dans des situations réelles où ces populations sont issues de bases de données médicales. Cette thèse porte sur les bases de données de santé administratives avec une application sur la base française appelée SNDS (Système National des Données de Santé). Le SNDS contient des informations administratives de type remboursements de soins : délivrances de médicaments, actes médicaux et hospitalisations mais ne contient pas de rapports médicaux, ni de diagnostic. L’absence de diagnostic rend la sélection de population d'intérêt complexe pour les pharmaco-épidémiologistes. L’objectif de cette thèse est de faciliter la sélection de populations d’intérêts dans les bases de données de santé administratives avec un outil intuitif et efficace. Cette thèse propose une approche formelle basée sur les Chroniques permettant de caractériser des phénotypes temporels, c’est-à-dire une description d’évènements médicaux témoignant d’une maladie, et une autre approche basée sur le Web Sémantique proposant une représentation des données avec OWL. Cette thèse propose l’outil efficace \HyCOR, utilisant le Web Sémantique combiné au modèle temporel des Chroniques afin de trouver tous les patients exprimant un phénotype temporel donné. Cet outil a été testé sur un cas d’étude réel visant à sélectionner les patient atteints de thrombose veineuse dans le SNDS

How to use Model Checking for Diagnosing Fault Patterns in Petri nets

International audienceThis paper deals with the problem of fault pattern diagnosis in discrete event systems modelled by Petri nets. A general framework for implementing a pattern diagnosis function by model-checking is proposed. Two different approaches with experimental results are presented and compared to a third approach from the literature

How to use Model Checking for Diagnosing Fault Patterns in Petri nets

International audienceThis paper deals with the problem of fault pattern diagnosis in discrete event systems modelled by Petri nets. A general framework for implementing a pattern diagnosis function by model-checking is proposed. Two different approaches with experimental results are presented and compared to a third approach from the literature

An open generator of synthetic administrative healthcare databases

International audienceThe recent development of data analysis provides opportunities for improving healthcare systems through analysis of health databases. However the thirst for data is conflicting with preserving the privacy of individuals. The generation of synthetic datasets may foster research on healthcare data analytics. It is mostly based on generative statistical models fitted on real data. Thus it still requires access to sensitive data. This article proposes a probabilistic relational model fitted on publicly available datasets. Public healthcare statistics provide valuable information to mimic statistical distributions and do not hold sensitive personal data. More specifically, we propose to generate a synthetic version of the national database of French insured patients. We do not only provide synthetic datasets, but a generator of datasets that can be used without any data access request. Experiments compare official statistics with those computed on synthetic datasets