Modeling cardiac rhythm and heart rate using BFO and DOLCE

This paper presents an application ontology for modeling cardiac rhythm and its anomalies such as tachycardia and bradycardia. We use BFO and DOLCE as ontological reference framework in order to compare their impact on ontology design. 

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Ontologies appliquées biomédicales et ontologie philosophique : un développement complémentaire

The massive increase of data generated by heterogeneous sources requires the development of computer tools enabling their semantic interoperability. Applied ontologies aim at fulfilling such needs. We will show in this article the central role that philosophical ontology can play for applied ontology, with a focus on biomedical ontologies; and reciprocally, how applied ontology can enlighten some classical issues in philosophical ontology, by considering the following question: Is disease a natural kind?L’augmentation massive de la quantité de données issues de sources hétérogènes motive le développement d’outils de traitement de l’information permettant leur interopérabilité sémantique. Les ontologies appliquées ont été développées dans ce but. Nous montrerons, dans cet article, en quoi l’ontologie philosophique a un rôle central à jouer dans l’ontologie appliquée, notamment biomédicale ; et réciproquement, en quoi l’ontologie appliquée éclaire certaines problématiques classiques d’ontologie philosophique, en prenant pour exemple la question suivante : la maladie est-elle une espèce naturelle

A deep neural network for 12-lead electrocardiogram interpretation outperforms a conventional algorithm, and its physician overread, in the diagnosis of atrial fibrillation

Background: Automated electrocardiogram (ECG) interpretations may be erroneous, and lead to erroneous overreads, including for atrial fibrillation (AF). We compared the accuracy of the first version of a new deep neural network 12-Lead ECG algorithm (Cardiologs®) to the conventional Veritas algorithm in interpretation of AF. Methods: 24,123 consecutive 12-lead ECGs recorded over 6 months were interpreted by 1) the Veritas® algorithm, 2) physicians who overread Veritas® (Veritas® + physician), and 3) Cardiologs® algorithm. We randomly selected 500 out of 858 ECGs with a diagnosis of AF according to either algorithm, then compared the algorithms' interpretations, and Veritas® + physician, with expert interpretation. To assess sensitivity for AF, we analyzed a separate database of 1473 randomly selected ECGs interpreted by both algorithms and by blinded experts. Results: Among the 500 ECGs selected, 399 had a final classification of AF; 101 (20.2%) had ≥1 false positive automated interpretation. Accuracy of Cardiologs® (91.2%; CI: 82.4–94.4) was higher than Veritas® (80.2%; CI: 76.5–83.5) (p < 0.0001), and equal to Veritas® + physician (90.0%, CI:87.1–92.3) (p = 0.12). When Veritas® was incorrect, accuracy of Veritas® + physician was only 62% (CI 52–71); among those ECGs, Cardiologs® accuracy was 90% (CI: 82–94; p < 0.0001). The second database had 39 AF cases; sensitivity was 92% vs. 87% (p = 0.46) and specificity was 99.5% vs. 98.7% (p = 0.03) for Cardiologs® and Veritas® respectively. Conclusion: Cardiologs® 12-lead ECG algorithm improves the interpretation of atrial fibrillation

Simultaneous observations of PKS 2155-304 with H.E.S.S., Fermi, RXTE and ATOM: spectral energy distributions and variability in a low state

We report on the first simultaneous observations that cover the optical, X-ray, and high energy gamma-ray bands of the BL Lac object PKS 2155-304. The gamma-ray bands were observed for 11 days, between 25 August and 6 September 2008, jointly with the Fermi Gamma-ray Space Telescope and the H.E.S.S. atmospheric Cherenkov array, providing the first simultaneous MeV-TeV spectral energy distribution with the new generation of gamma-ray telescopes. The ATOM telescope and the RXTE and Swift observatories provided optical and X-ray coverage of the low-energy component over the same time period. The object was close to the lowest archival X-ray and Very High Energy state, whereas the optical flux was much higher. The light curves show relatively little (~30%$) variability overall when compared to past flaring episodes, but we find a clear optical/VHE correlation and evidence for a correlation of the X-rays with the high energy spectral index. Contrary to previous observations in the flaring state, we do not find any correlation between the X-ray and VHE components. Although synchrotron self-Compton models are often invoked to explain the SEDs of BL Lac objects, the most common versions of these models are at odds with the correlated variability we find in the various bands for PKS 2155-304.Comment: Accepted for publication in the Astrophysical Journa

The LHCb upgrade I

The LHCb upgrade represents a major change of the experiment. The detectors have been almost completely renewed to allow running at an instantaneous luminosity five times larger than that of the previous running periods. Readout of all detectors into an all-software trigger is central to the new design, facilitating the reconstruction of events at the maximum LHC interaction rate, and their selection in real time. The experiment's tracking system has been completely upgraded with a new pixel vertex detector, a silicon tracker upstream of the dipole magnet and three scintillating fibre tracking stations downstream of the magnet. The whole photon detection system of the RICH detectors has been renewed and the readout electronics of the calorimeter and muon systems have been fully overhauled. The first stage of the all-software trigger is implemented on a GPU farm. The output of the trigger provides a combination of totally reconstructed physics objects, such as tracks and vertices, ready for final analysis, and of entire events which need further offline reprocessing. This scheme required a complete revision of the computing model and rewriting of the experiment's software

Raisonnement automatique basé ontologies appliqué à la hiérarchisation des alertes en télécardiologie

Introduction :Remote monitoring of cardiac implantable electronic devices (CIED) such as pacemakers and defibrillators is the new follow-up standard. However, the numerous alerts generated in remote monitoring causes a burden for physicians. Morever, many alerts are notified despite the knowledge of patient condition and could be refined. This work proposes an automatic tool for classifying atrial fibrillation alert, based on an ontological knowledge model in OWL2. In particular, CHA2DS2VASc thrombo-embolic risk score and patient anticogulation status are accounted in order to determine alert importance. Materials and methods :An application ontology was designed in OWL2, in order to represent the concepts needed for processing alerts. This ontology was used to infer the importance of 1783 AF alerts among 60 CIED recipients, using a 4-grade scale. Automatic classification was compared to that of 2 medical experts.Results :1749 of 1783 alerts (98%) were correctly classified. 58 of 60 patients had every alerts classified with the same importance by the prototype and the human experts. An ontology-driven automatic reasoning tool is able to classify remote monitoring alerts, by using individual medical context. This technology could be important for managing data generated by connected medical devices.Introduction :La télésurveillance des stimulateurs cardiaques et défibrillateurs sera à terme le standard pour le suivi des patients implantés. Pourtant, des alertes très nombreuses sont générées par ces dispositifs, et constituent un fardeau pour la prise en charge médicale. De plus, les alertes générées le sont indépendamment du contexte médical individuel du patient, et elles pourraient donc être mieux caractérisées. Cette thèse propose un outil de traitement automatique des alertes générées par la survenue de fibrillation atriale, et basé sur une modélisation des connaissances médicales de type ontologie en OWL2. En particulier, le score de risque cardio-embolique CHA2DS2VASc a été évalué par le biais de l’ontologie, ainsi que le statut d’anticoagulation du patient. Matériel et Méthodes :Une ontologie d’application a été créée en OWL2, afin de représenter les concepts nécessaires au raisonnement sur les alertes. Cette ontologie a été utilisée pour raisonner sur 1783 alertes de FA détectées chez 60 porteurs de stimulateurs cardiaques. Les alertes ont été classées automatiquement selon leur importance d’après une échelle de gravité de 1 à 4. La classification automatique a été comparée à celle réalisée par 2 experts médicaux comme référence. Résultats : 1749 alertes sur 1783 (98%) ont été classées correctement. 58 des 60 patients avaient toutes leurs alertes classées à l’identique par le système testé et par les évaluateurs-médecins. Une approche basée ontologie est à même de permettre un raisonnement automatique sur des données issues de dispositifs médicaux connectés, en les contextualisant en fonction des données médicales individuelles du patient

Ontology based Automatic Reasoning applied to telecardiology alerts

Introduction :La télésurveillance des stimulateurs cardiaques et défibrillateurs sera à terme le standard pour le suivi des patients implantés. Pourtant, des alertes très nombreuses sont générées par ces dispositifs, et constituent un fardeau pour la prise en charge médicale. De plus, les alertes générées le sont indépendamment du contexte médical individuel du patient, et elles pourraient donc être mieux caractérisées. Cette thèse propose un outil de traitement automatique des alertes générées par la survenue de fibrillation atriale, et basé sur une modélisation des connaissances médicales de type ontologie en OWL2. En particulier, le score de risque cardio-embolique CHA2DS2VASc a été évalué par le biais de l’ontologie, ainsi que le statut d’anticoagulation du patient. Matériel et Méthodes :Une ontologie d’application a été créée en OWL2, afin de représenter les concepts nécessaires au raisonnement sur les alertes. Cette ontologie a été utilisée pour raisonner sur 1783 alertes de FA détectées chez 60 porteurs de stimulateurs cardiaques. Les alertes ont été classées automatiquement selon leur importance d’après une échelle de gravité de 1 à 4. La classification automatique a été comparée à celle réalisée par 2 experts médicaux comme référence. Résultats : 1749 alertes sur 1783 (98%) ont été classées correctement. 58 des 60 patients avaient toutes leurs alertes classées à l’identique par le système testé et par les évaluateurs-médecins. Une approche basée ontologie est à même de permettre un raisonnement automatique sur des données issues de dispositifs médicaux connectés, en les contextualisant en fonction des données médicales individuelles du patient.Introduction :Remote monitoring of cardiac implantable electronic devices (CIED) such as pacemakers and defibrillators is the new follow-up standard. However, the numerous alerts generated in remote monitoring causes a burden for physicians. Morever, many alerts are notified despite the knowledge of patient condition and could be refined. This work proposes an automatic tool for classifying atrial fibrillation alert, based on an ontological knowledge model in OWL2. In particular, CHA2DS2VASc thrombo-embolic risk score and patient anticogulation status are accounted in order to determine alert importance. Materials and methods :An application ontology was designed in OWL2, in order to represent the concepts needed for processing alerts. This ontology was used to infer the importance of 1783 AF alerts among 60 CIED recipients, using a 4-grade scale. Automatic classification was compared to that of 2 medical experts.Results :1749 of 1783 alerts (98%) were correctly classified. 58 of 60 patients had every alerts classified with the same importance by the prototype and the human experts. An ontology-driven automatic reasoning tool is able to classify remote monitoring alerts, by using individual medical context. This technology could be important for managing data generated by connected medical devices

Ontology based Automatic Reasoning applied to telecardiology alerts

Introduction :La télésurveillance des stimulateurs cardiaques et défibrillateurs sera à terme le standard pour le suivi des patients implantés. Pourtant, des alertes très nombreuses sont générées par ces dispositifs, et constituent un fardeau pour la prise en charge médicale. De plus, les alertes générées le sont indépendamment du contexte médical individuel du patient, et elles pourraient donc être mieux caractérisées. Cette thèse propose un outil de traitement automatique des alertes générées par la survenue de fibrillation atriale, et basé sur une modélisation des connaissances médicales de type ontologie en OWL2. En particulier, le score de risque cardio-embolique CHA2DS2VASc a été évalué par le biais de l’ontologie, ainsi que le statut d’anticoagulation du patient. Matériel et Méthodes :Une ontologie d’application a été créée en OWL2, afin de représenter les concepts nécessaires au raisonnement sur les alertes. Cette ontologie a été utilisée pour raisonner sur 1783 alertes de FA détectées chez 60 porteurs de stimulateurs cardiaques. Les alertes ont été classées automatiquement selon leur importance d’après une échelle de gravité de 1 à 4. La classification automatique a été comparée à celle réalisée par 2 experts médicaux comme référence. Résultats : 1749 alertes sur 1783 (98%) ont été classées correctement. 58 des 60 patients avaient toutes leurs alertes classées à l’identique par le système testé et par les évaluateurs-médecins. Une approche basée ontologie est à même de permettre un raisonnement automatique sur des données issues de dispositifs médicaux connectés, en les contextualisant en fonction des données médicales individuelles du patient.Introduction :Remote monitoring of cardiac implantable electronic devices (CIED) such as pacemakers and defibrillators is the new follow-up standard. However, the numerous alerts generated in remote monitoring causes a burden for physicians. Morever, many alerts are notified despite the knowledge of patient condition and could be refined. This work proposes an automatic tool for classifying atrial fibrillation alert, based on an ontological knowledge model in OWL2. In particular, CHA2DS2VASc thrombo-embolic risk score and patient anticogulation status are accounted in order to determine alert importance. Materials and methods :An application ontology was designed in OWL2, in order to represent the concepts needed for processing alerts. This ontology was used to infer the importance of 1783 AF alerts among 60 CIED recipients, using a 4-grade scale. Automatic classification was compared to that of 2 medical experts.Results :1749 of 1783 alerts (98%) were correctly classified. 58 of 60 patients had every alerts classified with the same importance by the prototype and the human experts. An ontology-driven automatic reasoning tool is able to classify remote monitoring alerts, by using individual medical context. This technology could be important for managing data generated by connected medical devices

Facteurs d'allongement de l'intervalle QT chez les patients infectés par le virus de l'immunodéficience humaine (influence des traitements anti-rétroviraux)

PARIS7-Xavier Bichat (751182101) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Using regular expressions to extract information on pacemaker implantation procedures from clinical reports

International audienceObjective: This study evaluated natural language processing methods to extract clinical data from free text in surgical reports related to cardiac pacing and defibrillation in order to populate a registry.Methods: The information extraction system that we have developed is a name entity recognition system based on GATE using regular expressions. 232 reports were analyzed. For each report, we performed manual abstraction, we collected the information stored in the registry, and we performed information extraction with our system. Sensitivity,positive predictive value and accuracy were used to evaluate our method.Results: Our system extracted information, including numeric data, text and combination of numbers and strings, with a high sensitivity (>90%) and very high predictive positive value (>95%). It featured a precision that was higher than the precision of the original registry database populated by manual input.Conclusion This tool based on GATE open source components provides a robust approach to extracting information from documents related to a specific narrow domain such as pacemaker reports. Further evaluation is needed for application to broader domains