Abstract
Le diagnostic des infections orthopédiques est un processus complexe,
long, fastidieux et coûteux. Sa complexité vient du fait que beaucoup d'infections peuvent prendre plusieurs mois pour se développer. Dans le cas d'infections aigües, une réaction rapide est nécessaire pour endiguer le mal. Le diagnostic d'infections orthopédiques implique une approche pluridisciplinaire car elle nécessite les compétences et l'expertise conjointe d’orthopédistes, radiologistes, nucléaristes et biologistes moléculaires. Le travail conjoint de spécialistes issus de domaines médicaux différents a deux conséquences importantes. D’une part, la spécificité et la richesse du vocabulaire propre aux différentes disciplines a tendance à complexifier la sémantique du diagnostique. D'autre part, les données étant de nature hétérogène (par exemple, des régions d'intérêt, des uptakes scintigraphiques, des séquences ADN, des données cliniques, etc), il n'est pas toujours évident d'effectuer informatiquement des recoupements et de d'eduire automatiquement des informations diagnostiques. Dans cet article, nous proposons la formalisation et la construction d'une ontologie définissant la sémantique de ce domaine à partir de Ressources Terminologiques et Ontologiques (RTO). Cette ontologie est intégrée
à une plateforme d’aide au diagnostic à laquelle est couplée un moteur d'inférence probabiliste basé sur la logique Markovienne, ce qui permet d’intégrer la notion d'incertitude des raisonnements sur les données
long, fastidieux et coûteux. Sa complexité vient du fait que beaucoup d'infections peuvent prendre plusieurs mois pour se développer. Dans le cas d'infections aigües, une réaction rapide est nécessaire pour endiguer le mal. Le diagnostic d'infections orthopédiques implique une approche pluridisciplinaire car elle nécessite les compétences et l'expertise conjointe d’orthopédistes, radiologistes, nucléaristes et biologistes moléculaires. Le travail conjoint de spécialistes issus de domaines médicaux différents a deux conséquences importantes. D’une part, la spécificité et la richesse du vocabulaire propre aux différentes disciplines a tendance à complexifier la sémantique du diagnostique. D'autre part, les données étant de nature hétérogène (par exemple, des régions d'intérêt, des uptakes scintigraphiques, des séquences ADN, des données cliniques, etc), il n'est pas toujours évident d'effectuer informatiquement des recoupements et de d'eduire automatiquement des informations diagnostiques. Dans cet article, nous proposons la formalisation et la construction d'une ontologie définissant la sémantique de ce domaine à partir de Ressources Terminologiques et Ontologiques (RTO). Cette ontologie est intégrée
à une plateforme d’aide au diagnostic à laquelle est couplée un moteur d'inférence probabiliste basé sur la logique Markovienne, ce qui permet d’intégrer la notion d'incertitude des raisonnements sur les données
| Original language | French |
|---|---|
| Title of host publication | PFIA 2013 |
| Subtitle of host publication | French Symposium of Artificial Intelligence |
| Place of Publication | Lille |
| Number of pages | 10 |
| Publication status | Published - 2013 |