Université de Rennes 1 Raisonnement automatique basé ontologies appliqué à la hiérarchisation des alertes en télécardiologie Ontology based Automatic Reasoning applied to telecardiology alerts Dispositifs médicaux implantablesTélémédecineOntologies (informatique)Systèmes d'aide à la décision Cardiac electronic implantable devicesTelecommunication in medicineOntologies (Information retrieval)Decision support systems Télécommunications en médecine Thèses et écrits académiques Dispositifs médicaux implantables Thèses et écrits académiques Ontologies (informatique) Thèses et écrits académiques Systèmes d'aide à la décision Thèses et écrits académiques Introduction :La télésurveillance des stimulateurs cardiaques et défibrillateurs sera à terme le standard pour le suivi des patients implantés. Pourtant, des alertes très nombreuses sont générées par ces dispositifs, et constituent un fardeau pour la prise en charge médicale. De plus, les alertes générées le sont indépendamment du contexte médical individuel du patient, et elles pourraient donc être mieux caractérisées. Cette thèse propose un outil de traitement automatique des alertes générées par la survenue de fibrillation atriale, et basé sur une modélisation des connaissances médicales de type ontologie en OWL2. En particulier, le score de risque cardio-embolique CHA2DS2VASc a été évalué par le biais de l’ontologie, ainsi que le statut d’anticoagulation du patient. Matériel et Méthodes :Une ontologie d’application a été créée en OWL2, afin de représenter les concepts nécessaires au raisonnement sur les alertes. Cette ontologie a été utilisée pour raisonner sur 1783 alertes de FA détectées chez 60 porteurs de stimulateurs cardiaques. Les alertes ont été classées automatiquement selon leur importance d’après une échelle de gravité de 1 à 4. La classification automatique a été comparée à celle réalisée par 2 experts médicaux comme référence. Résultats : 1749 alertes sur 1783 (98%) ont été classées correctement. 58 des 60 patients avaient toutes leurs alertes classées à l’identique par le système testé et par les évaluateurs-médecins. Une approche basée ontologie est à même de permettre un raisonnement automatique sur des données issues de dispositifs médicaux connectés, en les contextualisant en fonction des données médicales individuelles du patient. Introduction :Remote monitoring of cardiac implantable electronic devices (CIED) such as pacemakers and defibrillators is the new follow-up standard. However, the numerous alerts generated in remote monitoring causes a burden for physicians. Morever, many alerts are notified despite the knowledge of patient condition and could be refined. This work proposes an automatic tool for classifying atrial fibrillation alert, based on an ontological knowledge model in OWL2. In particular, CHA2DS2VASc thrombo-embolic risk score and patient anticogulation status are accounted in order to determine alert importance. Materials and methods :An application ontology was designed in OWL2, in order to represent the concepts needed for processing alerts. This ontology was used to infer the importance of 1783 AF alerts among 60 CIED recipients, using a 4-grade scale. Automatic classification was compared to that of 2 medical experts.Results :1749 of 1783 alerts (98%) were correctly classified. 58 of 60 patients had every alerts classified with the same importance by the prototype and the human experts. An ontology-driven automatic reasoning tool is able to classify remote monitoring alerts, by using individual medical context. This technology could be important for managing data generated by connected medical devices. Electronic Thesis or DissertationText fr application/force-download1 : 4666 Kohttps://ecm.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/7aeaca5b-18cc-4636-9388-57ef9b85818d Rosier Arnaud 1978-04-24 FR 124271227 arnaud.rosier@gmail.com 2015REN1B017 http://www.theses.fr/2015REN1B017 2015-09-11 Biologie et Sciences de la Santé Université de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiMaboPhilippeintervenant_1069880808BurgunAnitaintervenant_2094355207 VIE-AGRO-SANTEecoleDoctorale_1 13908620X Université européenne de BretagnepartenaireRecherche_1 139075119 Modélisation Conceptuelle des Connaissances Biomédicales partenaireRecherche_2 179964933 ddc:610 MaboPhilippeBurgunAnitaUniversité de Rennes 1Sciences et technologie, médecine, pharmacie, odontologie, droit, économie, gestion, philosophieVIE-AGRO-SANTEÉcole doctorale Vie-Agro-Santé (Rennes)Université européenne de Bretagne Pôle de recherche et d'enseignement supérieur de Bretagne Modélisation Conceptuelle des Connaissances Biomédicales ASCII PDF 4777698