Apport du web sémantique pour améliorer la prévention des maladies cardiovasculaires

Contribution of the semantic web to improve the prevention of cardiovascular diseases

• Auteur / Autrice : Rabia Azzi
• Direction : Sylvie Despres, Léopold Fezeu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 22/11/2018
• Etablissement(s) : Sorbonne Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Galilée (Villetaneuse, Seine-Saint-Denis)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIMICS (2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation : Université Sorbonne Paris Nord (Bobigny, Villetaneuse, Seine-Saint-Denis ; 1970-....)
• Jury : Président / Présidente : Juliette Dibie-Barthélemy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Nobecourt, Pierre Meneton, Gayo Diallo
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Myriam Lamolle, Gilles Venturini

Mots clés

Mots clés contrôlés

Prévention

Facteurs de risque

Maladies cardiovasculaires

Connaissances, attitudes et pratiques en santé

Services Web

Web sémantique

Gestion des connaissances -- Logiciels

Mots clés libres

Visualisation des connaissances

Visualization of Knowledge

Résumé

Les maladies cardiovasculaires (MCVs) et les cancers constituent la première et la seconde cause de mortalité et de morbidité en France chez les hommes et les femmes, et leur coût annuel est important. La prévention de ces maladies chroniques constitue, avec leur dépistage précoce et leur prise en charge rapide et efficace, un moyen possible de réduire ce coût. Cette prévention passe par l’identification des facteurs de risque modifiables associés à ces maladies chroniques, au rang desquels on retrouve l’alimentation et l’inactivité physique. Ainsi, le Programme National Nutrition Santé (PNNS) a été mis en place en France pour aider les Français à avoir une meilleure alimentation, afin de contribuer à réduire l’incidence de ces maladies. L’objectif de cette thèse est la construction d’un système de suggestions personnalisées fondé sur le profil de l’individu et son risque cardiovasculaire. Cette approche nécessite la mise en place d’une démarche interdisciplinaire faisant collaborer des chercheurs dans les domaines de l’informatique, de l’épidémiologie et de la nutrition. L’importance de cette collaboration se justifie par le besoin de produire des suggestions étayées par des recherches attestées dans ces domaines. Le premier apport de cette thèse est l’intégration des technologies du web sémantique dans une nouvelle approche d’évaluation du risque cardiovasculaire qui prend en compte les interactions entre ces facteurs. L’approche proposée consiste à : (i) extraire et exploiter les connaissances à partir des présentations statistiques des résultats ; (ii) construire un modèle conceptuel à partir de ces connaissances ; (iii) visualiser dynamiquement le modèle obtenu pour mieux comprendre les effets en cascade. La création de l’outil de visualisation MCVGraphViz a permis de mettre en oeuvre cette stratégie. Le deuxième apport consiste à proposer une solution pour exploiter les connaissances présentes dans les plans de santé et les recommandations concernant la prévention des maladies cardiovasculaires en France. Ainsi, nous avons opté pour une approche modulaire intégrée dans l’outil MCVGraphViz qui permet de produire des recommandations (alimentation,activité physique, etc.) fondées sur le risque cardiovasculaire évalué et le profil de l’individu (préférences sensorielles, contraintes allergiques, capacité physique, etc.). Le troisième apport concerne la qualification nutritionnelle des recettes de cuisine pour un meilleur suivi : l’approche s’appuie sur des techniques de traitement automatique de la langue et des raisonnements ontologiques pour qualifier d’un point de vue nutritionnel des recettes de cuisine. De nombreuses perspectives sont exposées. La plupart d’entre elles visent à améliorer les systèmes de recommandation et l’expressivité de la base de connaissances sur les maladies cardiovasculaires.

Cardiovascular disease (CVD) and cancer are the leading cause of death and morbidity in men and women in France, and their annual cost is high. The prevention of these chronic diseases is, with their early detection and their rapid and effective management, a possible way to reduce this cost. This prevention involves identifying the modifiable risk factors associated with these chronic diseases, among which are diet and physical inactivity. Thus, the National Health Nutrition Program was set up in France, helping the French to have a better diet, to help reduce the incidence of these diseases. The objective of this thesis is the construction of a system of personalized suggestions based on the profile of the individual and his cardiovascular risk. This approach requires the establishment of an interdisciplinary approach involving researchers in the fields of computer science, epidemiology and nutrition. The importance of this collaboration is justified by the need to produce suggestions supported by proven research in these areas. The first contribution of this thesis is the integration of semantic web technologies into a new approach to cardiovascular risk assessment that takes into account the interactions between these factors. The proposed approach consists of : (i) extracting and exploiting knowledge from statistical presentations of results ; (ii) construct a conceptual model based on this knowledge; (iii) dynamically visualize the resulting model to better understand the cascading effects. The creation of the visualization tool MCVGraphViz allowed to implement this strategy. The second contribution consists in proposing a solution to exploit the knowledge present in the health plans and the recommendations concerning the prevention of cardiovascular diseases in France. Thus, we opted for a modular approach integrated into the tool MCVGraphViz that allows to produce recommendations (diet, physical activity, etc.) based on the assessed cardiovascular risk and the profile of the individual (sensory preferences, allergic constraints, physical capacity, etc.). The third contribution concerns the nutritional qualification of cooking recipes for a better follow-up : the approach is based on techniques of automatic language processing and ontological reasoning to qualify a nutritional point of view of cooking recipes. Many perspectives are exposed. Most of them aim to improve referral systems and the expressivity of the cardiovascular disease knowledge base.