Intégration d'ontologies médicales : améloriation par association des maladies humaines à leurs plus pertinents signes caratéristiques
| Autor: | Sow, Adama, Guissé, Abdoulaye, Niang, Oumar |
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| Přispěvatelé: | Ranwez, Sylvie, Sylvie Ranwez, Ecole Inter-États des Sciences et Médecine Vétérinaires de Dakar (EISMV), Laboratoire Traitement de l’Information et Systèmes Intelligents (LTISI), Ecole Polytechnique de Thiès, Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord (LIPN), Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Institut Galilée-Université Paris 13 (UP13)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Images, Signaux et Systèmes Intelligents (LISSI), Université Paris-Est Créteil Val-de-Marne - Paris 12 (UPEC UP12), AFIA |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2018 |
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| Zdroj: | 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018, AFIA, Jul 2018, Nancy, France. pp.261-263 |
| Popis: | National audience; Guérir un patient malade nécessite un diagnostic médical avant de proposer un traitement ap-proprié. Avec l'explosion des connaissances médicales, nous nous intéressons à leur exploitation pour aider le médecin à collecter des informations et prendre des décisions lors du processus de diagnostic médical. Le présent article propose une ontologie à partir d'une intégration de plusieurs ontologies et terminologies médicales existantes et ouvertes. Nous constituons une nouvelle ontologie fédératrice couvrant toutes les maladies humaines en incluant des liens avec leurs signes caractéristiques pertinents. Pour prendre en compte cette association, l'ontologie produite est alimentée continuellement par apprentissage des signes à partir d'une base de cas réels de diagnostics cliniques confirmés et validés. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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