Abstract: La centralisation des données patients au sein de répertoires numériques soulève des problématiques d’interopérabilité avec les différents systèmes d’information médicaux tels que ceux utilisés en clinique, à la pharmacie ou dans les laboratoires d’analyse. Les instances de santé publique, en charge de développer et de déployer ces dossiers, recommandent l’utilisation de standards pour structurer (syntaxe) et coder l’information (sémantique). Pour les données du diagnostic in vitro (DIV) deux standards sémantiques sont largement préconisés : - la terminologie LOINC® (Logical Observation Identifier Names and Codes) pour représenter les tests de laboratoire ;- l’ontologie SNOMED CT® (Systematized Nomenclature Of MEDicine Clinical Terms) pour exprimer les résultats observés.Ce travail de thèse s’articule autour des problématiques d’interopérabilité sémantique en microbiologie clinique avec deux axes principaux : Comment aligner un Système Organisé de Connaissances du DIV en microbiologie avec l’ontologie SNOMED CT® ? Pour répondre à cet objectif j’ai pris le parti dans mon travail de thèse de développer des méthodologies d’alignement adaptées aux données du diagnostic in vitro plutôt que de proposer une méthode spécifique à l’ontologie SNOMED CT®. Les méthodes usuelles pour l’alignement d’ontologies ont été évaluées sur un alignement de référence entreLOINC® et SNOMED CT®. Les plus pertinentes sont implémentées dans une librairie R, qui sert de point de départ pour créer de nouveaux alignements au sein de bioMérieux. Quels sont les bénéfices et limites d’une représentation formelle des connaissances du DIV ? Pour répondre à cet objectif je me suis intéressée à la formalisation du couple (Observation) au sein d’un compte-rendu de laboratoire. J’ai proposé un formalisme logique pour représenter les tests de la terminologie LOINC® qui a permis de montrer les bénéfices d’une représentation ontologique pour classer et requêter les tests. Dans un second temps, j’ai formalisé un patron d’observations compatible avec ...
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