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

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

Auteurs : Thomas Meilender [France] ; Nicolas Jay [France] ; Jean Lieber [France] ; Fabien Palomares [France]

Source :

RBID : Hal:hal-00646843

Abstract

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.

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https://hal.inria.fr/hal-00646843

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Hal:hal-00646843

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

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

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