The contribution of ontologies to the creation of knowledge bases for the management of legal compliance in occupational health and safety

International audienceOccupational health and safety (OHS) is at the heart of corporate policies and the increasing trend towards litigation has contributed to the inflated number of regulatory texts published each year. OHS professionals are therefore faced with the need to process a growing amount of data in order to remain in compliance. They train themselves in law, draw upon internal expertise (the company's legal department) or external consultants (advisory and enforcement agencies) and equip themselves with information systems. These systems are mainly 'judicial monitoring' databases that contain regulatory texts and associated comments. For the most part, this data is complex to interpret and difficult to exploit given the growing number of texts, the expertise needed to understand them and the difficulty in being sure that they are relevant to the activities of the company. This need for clarity may be met by models and methods from artificial intelligence. Amongst these, we have selected the concepts of the ontology and the knowledge base. An ontology is a model of a particular domain of knowledge created for a specific purpose. Mainly used for the formalization of knowledge, it can also be used to define a common language between an information system and a community of actors (i.e. OHS professionals). A knowledge base is a set of knowledge that is specific to a given domain that can be exploited by a technology. The coupling between the ontology and the knowledge base makes it possible to automate certain tasks, such as monitoring, auditing, ensuring compliance, etc. This three-part article describes a methodology and an associated software tool that can ensure compliance. The first part identifies elements used in the definition and the proven benefits of ontologies and knowledge bases. The second describes the approach taken in the design of the ontology and its implementation as a rule base using a bespoke knowledge base editor. Finally, a concrete example of the formalization of regulatory knowledge (using the theme of harassment and violence at work) is presented to demonstrate the contributions and the limitations of the tool

Apports des ontologies à la création de bases de connaissances pour la maîtrise des conformités légales en santé et sécurité au travail

La "Santé-Sécurité au Travail" (SST) est au coeur des politiques d'entreprise et la judiciarisation de la société concourt à une inflation du nombre de textes réglementaires publiés chaque année. Les préventeurs sont donc confrontés au traitement croissant de données afin de rester en conformité. Ils se forment au droit et s'entourent de compétences interne (direction juridique) ou externe (bureaux de contrôle et de conseil) et se dotent de systèmes d'information. Ces derniers sont principalement des bases de données de "veille juridique" proposant des textes réglementaires accompagnés de commentaires. L'ensemble de ces données demeure complexe à interpréter et à exploiter en raison du nombre croissant de textes, de l'expertise nécessaire à fin de les comprendre et de la difficulté à s'assurer qu'ils concernent les activités de l'entreprise. Ce besoin peut être satisfait par le recours aux modèles et méthodes de l'intelligence artificielle. Parmi ceux-ci, les concepts d'ontologies et de bases de connaissances ont été retenus. Une ontologie est un modèle d'un domaine particulier de connaissances réalisé dans un but précis

Ingénierie de la connaissance pour la prévention des risques en santé, sécurité au travail et environnement

Ce rapport de recherche dresse le bilan de cinq années (2009/2013) de collaboration de recherche entre la société Preventeo et le Centre de recherche sur les risques et les Crises (CRC) de MINES ParisTech. A cette fin, il présente les résultats de cinq thèses conduites sur la période. Deux d'entre elles portent sur la démarche de conception de modèles afin de caractériser la maîtrise des conformités en santé, sécurité au travail et environnement. Une troisième thèse traite du concept de culture de sécurité. Enfin, deux thèses ont permis de transformer les modèles en ingénierie, l'une sous la forme d'une ontologie, préalable indispensable à la création de bases de connaissances, l'autre sous la forme d'un tableau de bord pour le management de la santé et de la sécurité au travail

Advances in the treatment of prolactinomas

Prolactinomas account for approximately 40% of all pituitary adenomas and are an important cause of hypogonadism and infertility. The ultimate goal of therapy for prolactinomas is restoration or achievement of eugonadism through the normalization of hyperprolactinemia and control of tumor mass. Medical therapy with dopamine agonists is highly effective in the majority of cases and represents the mainstay of therapy. Recent data indicating successful withdrawal of these agents in a subset of patients challenge the previously held concept that medical therapy is a lifelong requirement. Complicated situations, such as those encountered in resistance to dopamine agonists, pregnancy, and giant or malignant prolactinomas, may require multimodal therapy involving surgery, radiotherapy, or both. Progress in elucidating the mechanisms underlying the pathogenesis of prolactinomas may enable future development of novel molecular therapies for treatment-resistant cases. This review provides a critical analysis of the efficacy and safety of the various modes of therapy available for the treatment of patients with prolactinomas with an emphasis on challenging situations, a discussion of the data regarding withdrawal of medical therapy, and a foreshadowing of novel approaches to therapy that may become available in the future

The contribution of ontologies to the creation of knowledge bases for the management of legal compliance in occupational health, safety and environment

La “Santé-Sécurité au Travail“ (SST) est au cœur des politiques d'entreprise et la judiciarisation de la société concourt à une inflation du nombre de textes réglementaires publiés chaque année. Les préventeurs sont donc confrontés au traitement croissant de données afin de rester en conformité. Ils se forment au droit et s'entourent de compétences interne (direction juridique) ou externe (bureaux de contrôle et de conseil) et se dotent de systèmes d'information. Ces derniers sont principalement des bases de données de "veille juridique" proposant des textes réglementaires accompagnés de commentaires. L'ensemble de ces données demeure complexe à interpréter et à exploiter en raison du nombre croissant de textes, de l'expertise nécessaire à fin de les comprendre et de la difficulté à s'assurer qu'ils concernent les activités de l'entreprise. Ce besoin peut être satisfait par le recours aux modèles et méthodes de l'intelligence artificielle. Parmi ceux ci, les concepts d'ontologies et de bases de connaissances ont été retenus. Une ontologie est un modèle d'un domaine particulier de connaissances réalisé dans un but précis. Un cas pratique de gestion des connaissances est décrit dans le cadre d'une expérimentation conduite avec une entreprise du domaine de la production d'énergie.Occupational health and safety (OHS) is at the heart of corporate policies and the increasing trend towards litigation has contributed to the inflated number of regulatory texts published each year. OHS professionals are therefore faced with the need to process a growing amount of data in order to remain in compliance. They train themselves in law, draw upon internal expertise (the company's legal department) or external consultants (advisory and enforcement agencies) and equip themselves with information systems. These systems are mainly ‘judicial monitoring' databases that contain regulatory texts and associated comments. For the most part, this data is complex to interpret and difficult to exploit given the growing number of texts, the expertise needed to understand them and the difficulty in being sure that they are relevant to the activities of the company. This need for clarity may be met by models and methods from artificial intelligence. Amongst these, we have selected the concepts of the ontology and the knowledge base. An ontology is a model of a particular domain of knowledge created for a specific purpose. A case study of the knowledge management is described as part of an experiment with a company in the energy production sector

Contribution des ontologies à la création de bases de connaissances pour la maîtrise des conformités réglementaires en santé, sécurité au travail et environnement

Occupational health and safety (OHS) is at the heart of corporate policies and the increasing trend towards litigation has contributed to the inflated number of regulatory texts published each year. OHS professionals are therefore faced with the need to process a growing amount of data in order to remain in compliance. They train themselves in law, draw upon internal expertise (the company's legal department) or external consultants (advisory and enforcement agencies) and equip themselves with information systems. These systems are mainly ‘judicial monitoring' databases that contain regulatory texts and associated comments. For the most part, this data is complex to interpret and difficult to exploit given the growing number of texts, the expertise needed to understand them and the difficulty in being sure that they are relevant to the activities of the company. This need for clarity may be met by models and methods from artificial intelligence. Amongst these, we have selected the concepts of the ontology and the knowledge base. An ontology is a model of a particular domain of knowledge created for a specific purpose. A case study of the knowledge management is described as part of an experiment with a company in the energy production sector.La “Santé-Sécurité au Travail“ (SST) est au cœur des politiques d'entreprise et la judiciarisation de la société concourt à une inflation du nombre de textes réglementaires publiés chaque année. Les préventeurs sont donc confrontés au traitement croissant de données afin de rester en conformité. Ils se forment au droit et s'entourent de compétences interne (direction juridique) ou externe (bureaux de contrôle et de conseil) et se dotent de systèmes d'information. Ces derniers sont principalement des bases de données de "veille juridique" proposant des textes réglementaires accompagnés de commentaires. L'ensemble de ces données demeure complexe à interpréter et à exploiter en raison du nombre croissant de textes, de l'expertise nécessaire à fin de les comprendre et de la difficulté à s'assurer qu'ils concernent les activités de l'entreprise. Ce besoin peut être satisfait par le recours aux modèles et méthodes de l'intelligence artificielle. Parmi ceux ci, les concepts d'ontologies et de bases de connaissances ont été retenus. Une ontologie est un modèle d'un domaine particulier de connaissances réalisé dans un but précis. Un cas pratique de gestion des connaissances est décrit dans le cadre d'une expérimentation conduite avec une entreprise du domaine de la production d'énergie

L'utilisateur au coeur du processus d'innovation - Livre Blanc Méthodologique

Financé grâce au programme Creative Wallonia, le WeLL, Living Lab wallon dans le domaine de l’e-santé, a démarré le 1er janvier 2015. L’objectif, pendant la période pilote qui a duré 3 ans, était de tester un maximum d’activités et de projets pour répondre aux besoins dans le domaine de la santé identifiés sur le territoire wallon tout en mettant en place un approche d’innovation de type Living Lab. Ce Livre Blanc partage le retour d’expérience du WeLL sur un des aspects fondamentaux de l’approche Living Lab : l’implication des utilisateurs et leur(s) rôle(s) au niveau des projets

An original multiplex method to assess five different SARS-CoV-2 antibodies

Accurate SARS-CoV-2 serological assays are urgently needed to help diagnose infection, determine past exposure of populations and assess the response to future vaccines. The study aims at assessing the performance of the multiplex D-tek COVIDOT 5 IgG assay for the detection of SARS-CoV-2 IgG antibodies (N, S1+S2, S1, S2 and RBD). Sensitivity and dynamic trend to seropositivity were evaluated in 218 samples obtained from 46 rRT-PCR confirmed COVID-19 patients. Non-SARS-CoV-2 sera (n=118) collected before the COVID-19 pandemic with a potential cross-reaction to the SARS-CoV-2 immunoassay were included in the specificity analysis. A gradual dynamic trend since symptom onset was observed for all IgG antibodies. Sensitivities before day 14 were suboptimal. At ≥21 days, sensitivities reached 100% (93.4-100%) for N, S1+S2, S2 and RBD-directed IgG and 96.3% (87.3-99.6%) for S1-directed IgG. In 42 out of 46 patients (91.3%), all five antibodies were detected at ≥14 days. The four remaining patients had between 2 and 4 positive antibodies at their respective maximal follow-up period. The specificity was 100 % for S1+S2, S2 and RBD, 98.3% for N and 92.4% (86.0-96.5%) for S1-directed IgG. The combined use of antigens increases the early sensitivity whilst enforcing high specificity. Sensitivities at ≥21 days and specificities were excellent, especially for N, S1+S2, S2 and RBD-directed IgG. Caution is however required when interpreting single S1-directed reactivities. Using a multiplex assay complies with the orthogonal testing algorithm of the CDC and allows a better and critical interpretation of the serological status of a patient.SCOPUS: ar.jinfo:eu-repo/semantics/publishe

Procédé automatique de segmentation d'un thrombus et d'une lésion dans une image tridimensionnelle cérébrale

One aspect of the invention relates to an automatic method for the segmentation of a thrombus and a lesion caused by the thrombus in a three-dimensional brain image, said method comprising the following steps: - supervised training of at least one primary recurrent artificial neural network in order to provide a lesion prediction from an image; - supervised training of at least one secondary recurrent artificial neural network in order to provide a thrombus prediction from an image; - using each trained primary recurrent artificial neural network on each image of a set of images obtained from the three-dimensional image, and merging the lesion predictions obtained in order to obtain a set of lesion segmentations: o if the set of lesion segmentations comprises at least one segmentation, selecting the widest segmentation as the lesion segmentation; - using each trained secondary recurrent artificial neural network on each image of a set of secondary images obtained from the three-dimensional image, and merging the thrombus predictions obtained in order to obtain a set of thrombus segmentations: o if the set of thrombus segmentations comprises at least one segmentation, selecting, as the thrombus segmentation, the segmentation corresponding to a proximity condition dependent on the lesion segmentation.Procédé automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion dans une image tridimensionnelle cérébrale Un aspect de l’invention concerne un procédé automatique de segmentation d’un thrombus et d’une lésion engendrée par le thrombus dans une image tridimensionnelle cérébrale, comportant les étapes suivantes : Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents primaire pour fournir une prédiction de lésion à partir d’une image ;Entraînement supervisé d’au moins un réseau de neurones artificiels récurrents secondaire pour fournir une prédiction de thrombus à partir d’une image ;Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents primaire entraîné, sur chaque image d’un ensemble d’images obtenu à partir de l’image tridimensionnelle, et fusion des prédictions de lésion obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de lésion :Si l’ensemble de segmentations de lésion comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation la plus large comme segmentation de la lésion ;Utilisation de chaque réseau de neurones artificiels récurrents secondaire entraîné, sur chaque image d’un ensemble d’images secondaire obtenu à partir de l’image tridimensionnelle, et fusion des prédictions de thrombus obtenues pour obtenir un ensemble de segmentations de thrombus :Si l’ensemble de segmentations de thrombus comporte au moins une segmentation, sélection de la segmentation répondant à une condition de proximité dépendant de la segmentation de la lésion comme segmentation du thrombus