Édition sémantique d'arbres de décision pour l'oncologie avec KcatoS

Thomas Meilender 1, 2 Nicolas Jay 1 Jean Lieber 1 Fabien Palomares 2
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Au cours des deux dernières décennies, l'intérêt pour les guides de bonnes pratiques informatisés (GPBI) n'a cessé d'augmenter pour devenir une problématique majeure en informatique médicale. Les GPBI reposent généralement sur des recommandations de pratique clinique (RPC) créées par des experts médicaux. La transformation des RPC en GPBI se fait par une étape de formalisation, l'acquisition des connaissances. Cette tâche est généralement coûteuse en temps et en ressources, nécessitant des personnes qualifiées en médecine et en ingénierie des connaissances. Pour structurer les GPBI, plusieurs formalismes ont été proposés tels que Arden Syntax, GLIF, PROforma et Asbru. Cependant, aucun d'eux ne s'est imposé comme un standard et la plupart souffre d'un manque d'outils pour leur utilisation. Dans ce papier est présenté KcatoS, un éditeur sémantique d'arbres de décision. Utilisant un langage graphique simple, il permet l'export de RPC vers un langage de représentation des connaissances compréhensible par une machine, compatible avec le standard du Web sémantique OWL.
Type de document :
Communication dans un congrès
1ère édition du Symposium sur l'Ingénierie de l'Information Médicale - SIIM 2011, Jun 2011, Toulouse, France. 2011
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Contributeur : Thomas Meilender <>
Soumis le : mercredi 30 novembre 2011 - 18:26:41
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:54
Document(s) archivé(s) le : jeudi 1 mars 2012 - 02:35:20

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Thomas Meilender, Nicolas Jay, Jean Lieber, Fabien Palomares. Édition sémantique d'arbres de décision pour l'oncologie avec KcatoS. 1ère édition du Symposium sur l'Ingénierie de l'Information Médicale - SIIM 2011, Jun 2011, Toulouse, France. 2011. 〈hal-00646843〉

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