Adaptation de cas propositionnels par réparations fondées sur des connaissances d'adaptation

National audienceL'adaptation est une étape du raisonnement à partir de cas qui consiste à modifier un cas source représentant un épisode de résolution de problème pour résoudre un nouveau problème, appelé le cas cible. Une approche de l'adaptation consiste à appliquer un opérateur de révision de croyances qui modifie de manière minimale le cas source pour le rendre cohérent avec le cas cible. Une autre approche consiste à utiliser des règles d'adaptation relatives au domaine. Ces deux approches peuvent être combinées : un opérateur de révision paramétré par des règles d'adaptation est introduit. Ce papier présente un algorithme d'adaptation par révision et règles d'adaptation fondé sur la réparation de branches dans des tableaux en logique propositionnelle : quand la conjonction des cas source et cible est incohérente, la méthode des tableaux crée un ensemble de branches, toutes terminant par des conflits, qui sont ensuite réparés à l'aide de règles d'adaptation (modifiant ainsi le cas source). Cet algorithme a été implanté dans l'outil REVISOR /PLAK et des informations sur cette implantation sont présentées

Adapting propositional cases based on tableaux repairs using adaptation knowledge -- extended report

Adaptation is a step of case-based reasoning that aims at modifying a source case (representing a problem-solving episode) in order to solve a new problem, called the target case. An approach to adaptation consists in applying a belief revision operator that modifies minimally the source case so that it becomes consistent with the target case. Another approach consists in using domain-dependent adaptation rules. These two approaches can be combined: a revision operator parametrized by the adaptation rules is introduced and the corresponding revision-based adaptation uses the rules to modify the source case. This paper presents an algorithm for revision-based and rule-based adaptation based on tableaux repairs in propositional logic: when the conjunction of source and target cases is inconsistent, the tableaux method leads to a set of branches, each of them ending with clashes, and then, these clashes are repaired (thus modifying the source case), with the help of the adaptation rules. This algorithm has been implemented in the REVISOR/PLAK tool and some implementation issues are presented

Discovering ADE associations from EHRs using pattern structures and ontologies

International audiencePatient Electronic Health Records (EHRs) constitute an essential resource for studying Adverse Drug Events (ADEs). We explore an original approach to identify frequently associated ADEs in subgroups of patients. Because ADEs have complex manifestations, we use formal concept analysis and its pattern structures, a mathematical framework that allows generalization, while taking into account domain knowledge formalized in medical ontologies. Results obtained with three different settings show that this approach is flexible and allows extraction of association rules at various levels of generalization

Extraction d'association d'EIM à partir de dossiers patients : expérimentation avec les structures de patrons et les ontologies

National audienceLes Dossiers Médicaux Electroniques (DME) constituent une ressource de grand intérêt pour étudier les Evènements Indésirables Médicamenteux (EIM). Nous proposons ici de fouiller les DME pour identifier des EIM fréquemment associés dans des sous-groupes de patients. Les EIM ayant des manifestations complexes, nous utilisons l'analyse formelle de concepts et ses structures de patrons, un cadre mathématique permettant la généralisation, en exploitant les connaissances du domaine médical formalisées dans des ontologies. Les résultats obtenus dans trois expériences montrent que cette approche est flexible et permet d'extraire des règles d'association à divers niveaux de généralisation

Cooperation of bio-ontologies for the classification of genetic intellectual disabilities : a diseasome approach

International audienceBio-ontologies are widely used to annotate and characterize biological objects or situations, enabling the use of shared or similar features in classification tasks. It may appear beneficial to make two or more bio-ontologies cooperate for building more complete descriptions, and therefore more accurate classifications of biological objects. This hypothesis is evaluated here for the classification of an heterogeneous set of 374 Genetic Intellectual Disabilities (GIDs), using a diseasome approach. These GIDs are annotated with classes of the Human Phenotype Ontol-ogy (HPO) and their causal genes with the three aspects of the Gene Ontology (GO). We test two semantic similarity measures, and different combinations of ontologies, to connect semantically similar diseases. We then evaluate how well these ontologies, and their combinations, are exploited by the similarity measures to classify GIDs in accordance with an expert classification. Results show that combining the three aspects of GO achieves very good overall performance, and that, for each GID class, a particular combination of 2 or 3 GO aspects and occasionally HPO yields the best performance. These results illustrate how bio-ontologies can cooperate in a classification by refining the characterization of biological objects

A data-driven classification solution for the timed-up and go test in risk falling assessment

Présentation PosterInternational audienceThis study presents a new version of the TUG test used to diagnose the falling risk in elderly persons. Patients are equipped with wearable inertial sensors and a classification algorithm is implemented to predict the risk. Clinical Relevance-This new test would allow clinicians to improve the diagnostic efficiency of the TUG test while preserving its simplicity of application

Découverte d'associations entre Evénements Indésirables Médicamenteux par les structures de patrons et les ontologies

National audienceOn présente dans cet article une méthode d'extraction d'associations entre événements indé-sirables médicamenteux (EIM) utilisant les structures de patrons. Cette méthode permet une comparaison d'EIM fondée sur des ontologies biomédicales et a déjà été présentée avec une application sur des dossiers médicaux électroniques. Une application sur un autre type de données utilisant d'autres ontologies biomédi-cales est présentée ici, ainsi qu'une comparaison et une évaluation plus détaillée des règles extraites. Cette méthode se révèle flexible puisque pouvant être appliquée à divers jeux de données et ontologies, et capable d'extraire des règles d'associations entre EIM avec une représentation expressive de ces EIM

Révisor : un ensemble de moteurs d'adaptation de cas par révision des croyances

National audienceL'adaptation par révision est une approche de l'adaptation de cas fondée sur l'utilisation d'un opérateur de révision des croyances. Le principe de cette adaptation est de réviser le cas source par le problème cible, autrement dit, elle consiste à modifier minimalement le premier pour qu'il soit cohérent avec le second. Plusieurs implantations de l'adaptation par révision ont été développées dans plusieurs formalismes. Trois d'entre eux sont actuellement disponibles dans Révisor, qui contient donc trois moteurs d'adaptation : Révisor/PL en logique propositionnelle, Révisor/CLC pour un formalisme de conjonction de contraintes linéaires et Révisor/QA pour une algèbre qualitative (notamment, l'algèbre de Allen, INDU et RCC8)

Apport des ontologies de domaine pour l'extraction de connaissances à partir de données biomédicales

The semantic Web proposes standards and tools to formalize and share knowledge on the Web, in the form of ontologies. Biomedical ontologies and associated data represents a vast collection of complex, heterogeneous and linked knowledge. The analysis of such knowledge presents great opportunities in healthcare, for instance in pharmacovigilance. This thesis explores several ways to make use of this biomedical knowledge in the data mining step of a knowledge discovery process. In particular, we propose three methods in which several ontologies cooperate to improve data mining results. A first contribution of this thesis describes a method based on pattern structures, an extension of formal concept analysis, to extract associations between adverse drug events from patient data. In this context, a phenotype ontology and a drug ontology cooperate to allow a semantic comparison of these complex adverse events, and leading to the discovery of associations between such events at varying degrees of generalization, for instance, at the drug or drug class level. A second contribution uses a numeric method based on semantic similarity measures to classify different types of genetic intellectual disabilities, characterized by both their phenotypes and the functions of their linked genes. We study two different similarity measures, applied with different combinations of phenotypic and gene function ontologies. In particular, we investigate the influence of each domain of knowledge represented in each ontology on the classification process, and how they can cooperate to improve that process. Finally, a third contribution uses the data component of the semantic Web, the Linked Open Data (LOD), together with linked ontologies, to characterize genes responsible for intellectual deficiencies. We use Inductive Logic Programming, a suitable method to mine relational data such as LOD while exploiting domain knowledge from ontologies by using reasoning mechanisms. Here, ILP allows to extract from LOD and ontologies a descriptive and predictive model of genes responsible for intellectual disabilities.These contributions illustrates the possibility of having several ontologies cooperate to improve various data mining processes.Le Web sémantique propose un ensemble de standards et d'outils pour la formalisation et l'interopérabilité de connaissances partagées sur le Web, sous la forme d'ontologies.Les ontologies biomédicales et les données associées constituent de nos jours un ensemble de connaissances complexes, hétérogènes et interconnectées, dont l'analyse est porteuse de grands enjeux en santé, par exemple dans le cadre de la pharmacovigilance.On proposera dans cette thèse des méthodes permettant d'utiliser ces ontologies biomédicales pour étendre les possibilités d'un processus de fouille de données, en particulier, permettant de faire cohabiter et d'exploiter les connaissances de plusieurs ontologies biomédicales.Les travaux de cette thèse concernent dans un premier temps une méthode fondée sur les structures de patrons, une extension de l'analyse formelle de concepts pour la découverte de co-occurences de événements indésirables médicamenteux dans des données patients. Cette méthode utilise une ontologie de phénotypes et une ontologie de médicaments pour permettre la comparaison de ces événements complexes, et la découverte d'associations à différents niveaux de généralisation, par exemple, au niveau de médicaments ou de classes de médicaments.Dans un second temps, on utilisera une méthode numérique fondée sur des mesures de similarité sémantique pour la classification de déficiences intellectuelles génétiques. On étudiera deux mesures de similarité utilisant des méthodes de calcul différentes, que l'on utilisera avec différentes combinaisons d'ontologies phénotypiques et géniques. En particulier, on quantifiera l'influence que les différentes connaissances de domaine ont sur la capacité de classification de ces mesures, et comment ces connaissances peuvent coopérer au sein de telles méthodes numériques.Une troisième étude utilise les données ouvertes liées ou LOD du Web sémantique et les ontologies associées dans le but de caractériser des gènes responsables de déficiences intellectuelles. On utilise ici la programmation logique inductive, qui s'avère adaptée pour fouiller des données relationnelles comme les LOD, en prenant en compte leurs relations avec les ontologies, et en extraire un modèle prédictif et descriptif des gènes responsables de déficiences intellectuelles.L'ensemble des contributions de cette thèse montre qu'il est possible de faire coopérer avantageusement une ou plusieurs ontologies dans divers processus de fouille de données