Méthode de construction d’entrepôts de données temporalisées de santé guidée par les ontologies

Les systèmes informationnels sont désormais au centre des décisions en santé. Un très grand volume de données associées à des évènements interreliés temporellement est généré chaque jour. Les établissements de santé désirent réutiliser ces données pour différents types d’analyse et les partager d’une façon exploitable. L’efficacité des études cliniques dépend de la quantité et de la qualité des données recueillies. D’une part, l’extraction des informations d’intérêt à des fins d’études demeure un grand défi au vu du grand nombre de sources hétérogènes et des connaissances diversifiées. D’autre part, la temporalisation est devenue un enjeu crucial afin de garder les traces de l’évolution des données et d’améliorer la prise de décision clinique. L’approche préconisée consiste à construire un entrepôt de données (ED) en se basant sur un modèle de connaissance (ontologie) pour faciliter l’intégration des sources, l’extraction des informations et l’expression des requêtes. La construction d’un ED demeure en grande partie manuelle. Les méthodes existantes sont basées sur des règles ad hoc avec un minimum de gestion de la temporalisation ce qui limite l’interopérabilité temporelle et donc à l’exploitation de données. Le but est d’élaborer une méthode semi-automatisée de construction d’ED temporalisées à partir d’un modèle de connaissance et d’un modèle temporel unifié construits selon des critères fondamentaux tels que la théorie relationnelle et les ontologies réalistes.