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Modélisation des signes dans les ontologies biomédicales pour l'aide au diagnostic.
Introduction : Établir un diagnostic mĂ©dical fiable requiert l identification de la maladie d un patient sur la base de l observation de ses signes et symptĂ´mes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adĂ©quat et performant de reprĂ©sentation des connaissances biomĂ©dicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de reprĂ©senter les connaissances liĂ©es au processus du diagnostic mĂ©dical : connaissances probabilistes et connaissances imprĂ©cises et vagues. MatĂ©riel et mĂ©thodes : Nous proposons des mĂ©thodes gĂ©nĂ©rales de reprĂ©sentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptĂ©es au diagnostic mĂ©dical. Ces mĂ©thodes permettent de reprĂ©senter : (a) Les connaissances imprĂ©cises et vagues par la discrĂ©tisation des concepts (dĂ©finition de plusieurs catĂ©gories distinctes Ă l aide de valeurs seuils ou en reprĂ©sentant les diffĂ©rentes modalitĂ©s possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilitĂ©s et les spĂ©cificitĂ©s des signes pour les maladies, et les prĂ©valences des maladies pour une population donnĂ©e) par la rĂ©ification des relations ayant des aritĂ©s supĂ©rieures Ă 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liĂ©es au processus du diagnostic mĂ©dical par des règles SWRL. Un moteur d infĂ©rences abductif et probabiliste a Ă©tĂ© conçu et dĂ©veloppĂ©. Ces mĂ©thodes ont Ă©tĂ© testĂ©es Ă l aide de dossiers patients rĂ©els. RĂ©sultats : Ces mĂ©thodes ont Ă©tĂ© appliquĂ©es Ă trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lĂ©sions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont Ă©tĂ© Ă©laborĂ©s. L Ă©valuation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de rĂ©sultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces mĂ©thodes permettent d avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposĂ©s par : (a) Fenz qui n intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) GarcĂa-crespo qui exprime les probabilitĂ©s hors du modèle ontologique. L utilisation d un tel système nĂ©cessitera au prĂ©alable son intĂ©gration dans le système d information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient Ă©lectronique. Cette intĂ©gration pourrait ĂŞtre facilitĂ©e par l utilisation de l ontologie du système.Introduction: Making a reliable medical diagnosis requires the identification of the patient s disease based on the observation of signs. Moreover, ontologies provide an adequate and efficient formalism for medical knowledge representation. However, classical ontologies do not allow representing knowledge associated with medical reasoning such as probabilistic, imprecise, or vague knowledge. Material and methods: In the current work, general knowledge representation methods are proposed. They aim at building ontologies fitting to medical diagnosis. They allow to represent: (a) imprecise or vague knowledge by discretizing concepts (definition of several distinct categories thanks to threshold values or by representing the various possible modalities), (b) probabilistic knowledge (sensitivity, specificity and prevalence) by reification of relations of arity greater than 2, (c) absent signs by relations and (d) medical reasoning and reasoning on the absent signs by SWRL rules. An abductive reasoning engine and a probabilistic reasoning engine were designed and implemented. The methods were evaluated by use of real patient records. Results: These methods were applied to three domains (the plasma cell diseases, the dental emergencies and traumatic knee injuries) for which the ontological models were developed. The average rate of correct diagnosis was 89.34 %. Discussion-Conclusion: In contrast with other methods proposed by Fenz and GarcĂa-crespo, the proposed methods allow to have a unique model which can be used both for abductive and probabilistic reasoning. The use of such a system will require beforehand its integration in the hospital information system for the automatic exploitation of the electronic patient record. This integration might be made easier by the use of the ontology on which the system is based.RENNES1-Bibl. Ă©lectronique (352382106) / SudocSudocFranceF
Representation of the signs in the biomedical ontologies for the help to the diagnosis.
Introduction : Établir un diagnostic mĂ©dical fiable requiert l’identification de la maladie d’un patient sur la base de l’observation de ses signes et symptĂ´mes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adĂ©quat et performant de reprĂ©sentation des connaissances biomĂ©dicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de reprĂ©senter les connaissances liĂ©es au processus du diagnostic mĂ©dical : connaissances probabilistes et connaissances imprĂ©cises et vagues. MatĂ©riel et mĂ©thodes : Nous proposons des mĂ©thodes gĂ©nĂ©rales de reprĂ©sentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptĂ©es au diagnostic mĂ©dical. Ces mĂ©thodes permettent de reprĂ©senter : (a) Les connaissances imprĂ©cises et vagues par la discrĂ©tisation des concepts (dĂ©finition de plusieurs catĂ©gories distinctes Ă l’aide de valeurs seuils ou en reprĂ©sentant les diffĂ©rentes modalitĂ©s possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilitĂ©s et les spĂ©cificitĂ©s des signes pour les maladies, et les prĂ©valences des maladies pour une population donnĂ©e) par la rĂ©ification des relations ayant des aritĂ©s supĂ©rieures Ă 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liĂ©es au processus du diagnostic mĂ©dical par des règles SWRL. Un moteur d’infĂ©rences abductif et probabiliste a Ă©tĂ© conçu et dĂ©veloppĂ©. Ces mĂ©thodes ont Ă©tĂ© testĂ©es Ă l’aide de dossiers patients rĂ©els. RĂ©sultats : Ces mĂ©thodes ont Ă©tĂ© appliquĂ©es Ă trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lĂ©sions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont Ă©tĂ© Ă©laborĂ©s. L’évaluation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de rĂ©sultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces mĂ©thodes permettent d’avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposĂ©s par : (a) Fenz qui n’intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) GarcĂa-crespo qui exprime les probabilitĂ©s hors du modèle ontologique. L’utilisation d’un tel système nĂ©cessitera au prĂ©alable son intĂ©gration dans le système d’information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient Ă©lectronique. Cette intĂ©gration pourrait ĂŞtre facilitĂ©e par l’utilisation de l’ontologie du système.Introduction: Making a reliable medical diagnosis requires the identification of the patient’s disease based on the observation of signs. Moreover, ontologies provide an adequate and efficient formalism for medical knowledge representation. However, classical ontologies do not allow representing knowledge associated with medical reasoning such as probabilistic, imprecise, or vague knowledge. Material and methods: In the current work, general knowledge representation methods are proposed. They aim at building ontologies fitting to medical diagnosis. They allow to represent: (a) imprecise or vague knowledge by discretizing concepts (definition of several distinct categories thanks to threshold values or by representing the various possible modalities), (b) probabilistic knowledge (sensitivity, specificity and prevalence) by reification of relations of arity greater than 2, (c) absent signs by relations and (d) medical reasoning and reasoning on the absent signs by SWRL rules. An abductive reasoning engine and a probabilistic reasoning engine were designed and implemented. The methods were evaluated by use of real patient records. Results: These methods were applied to three domains (the plasma cell diseases, the dental emergencies and traumatic knee injuries) for which the ontological models were developed. The average rate of correct diagnosis was 89.34 %. Discussion-Conclusion: In contrast with other methods proposed by Fenz and GarcĂa-crespo, the proposed methods allow to have a unique model which can be used both for abductive and probabilistic reasoning. The use of such a system will require beforehand its integration in the hospital information system for the automatic exploitation of the electronic patient record. This integration might be made easier by the use of the ontology on which the system is based
Modélisation des signes dans les ontologies biomédicales pour l'aide au diagnostic.
Introduction: Making a reliable medical diagnosis requires the identification of the patient’s disease based on the observation of signs. Moreover, ontologies provide an adequate and efficient formalism for medical knowledge representation. However, classical ontologies do not allow representing knowledge associated with medical reasoning such as probabilistic, imprecise, or vague knowledge. Material and methods: In the current work, general knowledge representation methods are proposed. They aim at building ontologies fitting to medical diagnosis. They allow to represent: (a) imprecise or vague knowledge by discretizing concepts (definition of several distinct categories thanks to threshold values or by representing the various possible modalities), (b) probabilistic knowledge (sensitivity, specificity and prevalence) by reification of relations of arity greater than 2, (c) absent signs by relations and (d) medical reasoning and reasoning on the absent signs by SWRL rules. An abductive reasoning engine and a probabilistic reasoning engine were designed and implemented. The methods were evaluated by use of real patient records. Results: These methods were applied to three domains (the plasma cell diseases, the dental emergencies and traumatic knee injuries) for which the ontological models were developed. The average rate of correct diagnosis was 89.34 %. Discussion-Conclusion: In contrast with other methods proposed by Fenz and GarcĂa-crespo, the proposed methods allow to have a unique model which can be used both for abductive and probabilistic reasoning. The use of such a system will require beforehand its integration in the hospital information system for the automatic exploitation of the electronic patient record. This integration might be made easier by the use of the ontology on which the system is based.Introduction : Établir un diagnostic mĂ©dical fiable requiert l’identification de la maladie d’un patient sur la base de l’observation de ses signes et symptĂ´mes. Par ailleurs, les ontologies constituent un formalisme adĂ©quat et performant de reprĂ©sentation des connaissances biomĂ©dicales. Cependant, les ontologies classiques ne permettent pas de reprĂ©senter les connaissances liĂ©es au processus du diagnostic mĂ©dical : connaissances probabilistes et connaissances imprĂ©cises et vagues. MatĂ©riel et mĂ©thodes : Nous proposons des mĂ©thodes gĂ©nĂ©rales de reprĂ©sentation des connaissances afin de construire des ontologies adaptĂ©es au diagnostic mĂ©dical. Ces mĂ©thodes permettent de reprĂ©senter : (a) Les connaissances imprĂ©cises et vagues par la discrĂ©tisation des concepts (dĂ©finition de plusieurs catĂ©gories distinctes Ă l’aide de valeurs seuils ou en reprĂ©sentant les diffĂ©rentes modalitĂ©s possibles). (b) Les connaissances probabilistes (les sensibilitĂ©s et les spĂ©cificitĂ©s des signes pour les maladies, et les prĂ©valences des maladies pour une population donnĂ©e) par la rĂ©ification des relations ayant des aritĂ©s supĂ©rieures Ă 2. (c) Les signes absents par des relations et (d) les connaissances liĂ©es au processus du diagnostic mĂ©dical par des règles SWRL. Un moteur d’infĂ©rences abductif et probabiliste a Ă©tĂ© conçu et dĂ©veloppĂ©. Ces mĂ©thodes ont Ă©tĂ© testĂ©es Ă l’aide de dossiers patients rĂ©els. RĂ©sultats : Ces mĂ©thodes ont Ă©tĂ© appliquĂ©es Ă trois domaines (les maladies plasmocytaires, les urgences odontologiques et les lĂ©sions traumatiques du genou) pour lesquels des modèles ontologiques ont Ă©tĂ© Ă©laborĂ©s. L’évaluation a permis de mesurer un taux moyen de 89,34% de rĂ©sultats corrects. Discussion-Conclusion : Ces mĂ©thodes permettent d’avoir un modèle unique utilisable dans le cadre des raisonnements abductif et probabiliste, contrairement aux modèles proposĂ©s par : (a) Fenz qui n’intègre que le mode de raisonnement probabiliste et (b) GarcĂa-crespo qui exprime les probabilitĂ©s hors du modèle ontologique. L’utilisation d’un tel système nĂ©cessitera au prĂ©alable son intĂ©gration dans le système d’information hospitalier pour exploiter automatiquement les informations du dossier patient Ă©lectronique. Cette intĂ©gration pourrait ĂŞtre facilitĂ©e par l’utilisation de l’ontologie du système