Thèse soutenue

Méthodes d'intégration sémantique de données patients multi domaines dans des architectures d'entrepôts de données de santé : une approche orientée cas d'usage

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Pierre Lemordant
Direction : Bernard GibaudMarc Cuggia
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 02/11/2022
Etablissement(s) : Rennes 1
Ecole(s) doctorale(s) : MATHSTIC
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement du Signal et de l'Image (1969-.... ; Rennes)
Jury : Président / Présidente : Christophe Aubé
Rapporteur / Rapporteuse : Marie-Christine Jaulent, Marc-Olivier Gauci

Mots clés

FR  |  
EN

Mots clés contrôlés

Résumé

FR  |  
EN

Dans le domaine de l’imagerie médicale, les évolutions techniques (stockage de données, modalités d’imagerie, …) et méthodologiques (médecine personnalisée, évolution de l’imagerie diagnostique et interventionnelle, …) des dernières décennies ont fait apparaître des enjeux majeurs concernant l’usage de l’imagerie dans le soin et dans la recherche, notamment de l’utilisation secondaire de cette source de données. L’objectif de cette thèse a été de développer des méthodes afin de rendre intégrables et réutilisables ces données d’imagerie dans une solution d’entrepôt de données de santé et de mettre en œuvre cette intégration sémantique dans le cadre concret de la solution d’entrepôt développée dans notre laboratoire. Dans ce travail, nous avons étudié les outils et méthodes d’alignement de terminologie locales et de références pour permettre la réutilisation et le partage des données d’imagerie. Nous avons conçu une preuve de concept d’outil de classification des examens d’imagerie utilisant le raisonnement ontologique. Enfin, nous avons développé et déployé un prototype de module d’intégration sémantique des données d’imagerie permettant de gérer le trajet des données depuis le PACS jusqu’à l’entrepôt.