Добірка наукової літератури з теми "Données biomédicales"

Environ la moitié jusqu'à deux tiers des études biomédicales publiées qui utilisent des méthodes statistiques comportent des erreurs inacceptables. Ce travail porte l'accent sur des erreurs fréquentes qui peuvent être évitées sans que des connaissances approfondies de statistique ne soient nécessaires. Ces erreurs concernent en premier lieu le nombre minimum de patients, respectivement la taille de l'échantillon d'une étude (pouvoir statistique), la concordance entre la question posée et la conclusion, la distribution des données ainsi que la description de l'état et de la dispersion des données. Une analyse de 150 publications du New England Journal of Medicine et de Circulation montre que ces erreurs surviennent malheureusement aussi dans des journaux renommés dont les publications sont pourtant évaluées par des statisticiens. Les éditeurs de revues biomédicales pourraient diminuer ce problème en établissant des règles statistiques obligatoires.

Cet article examine, par le biais d’une recherche qualitative, le processus de construction des représentations populaires du sumaan ndiig infantile chez les Sereer sinig de Niakhar au Sénégal. Il s’agit de montrer que les données biomédicales sont intégrées à ces représentations et d’examiner les modalités de cette intégration. Dans un contexte de brassages sociaux et d’ouverture, on note que la circulation des informations biomédicales — IEC (information, éducation, communication), médias, équipes de recherche, expériences migratoires — a eu un effet sur les représentations populaires : le moustique, ainsi que ses médiateurs, sont associés au sumaan ndiig, une maladie moins banalisée. La perception de la fièvre persistante est en mutation. Au-delà de l’effet des campagnes d’information, cette attitude est aussi déterminée par les expériences subjectives actuelles des familles face à cette maladie. Pourtant, la spécificité des représentations qui tournent autour de l’hivernage, de la vulnérabilité de l’enfant et de certains savoirs populaires reste encore évoquée dans les constructions étiologiques du paludisme. Ces passerelles établies, de manière syncrétique, entre ces divers référents font du paludisme une maladie en mutation dans les registres interprétatifs des parents.

Les troubles de l’usage de l’alcool représentent un problème de santé publique majeur, et sont souvent associés à des co-morbidités psychiatriques [1]. La recherche clinique est indispensable pour mieux connaître la physiopathologie, et ses mécanismes, pour optimiser le diagnostic, et identifier des marqueurs de suivi et rechutes. Nous pensons que l’étude elle-même peut se greffer sur la pratique de routine et modifier celle-ci. Deux recherches biomédicales ont été menées concernant des sujets alcoolo-dépendants venus pour sevrage d’alcool à l’hôpital psychiatrique : un premier suivi de cohorte (2006–2009) tous les semestres pendant deux ans pour connaître le devenir et la consommation de soins, et ayant également permis de mesurer la variation de taux sériques de la neurotrophine Brain Derived Neurotrophic Factor (BDNF) [2,3] entre le sevrage et 6 mois après, et un second (2011–2014) qui a pour objet d’étudier précisément la variation des taux de BDNF et autres facteurs cliniques dans les 6 mois suivant le sevrage en fonction de l’abstinence. Le relevé des variables nécessaires à la recherche permet de mieux connaître la population demandeuse de sevrage en établissement psychiatrique, ainsi que les données associées à leur soin (traitement, suivis médicaux et psychiatriques). L’analyse de ces données montre une bonne insertion des sujets inclus aux études, avec une dépressivité importante à prendre en compte en l’intégrant dans le soin, une intermittence de l’abstinence au cours du temps témoignant de parcours non linéaires, une clinique dépendant du profil d’alcoolisation, une mauvaise concordance des indices biologiques et clinique d’abstinence, un taux de mortalité très élevé (6,4 %), un suivi médical et autre (infirmier…) peu important qu’il importe d’améliorer pour tous. La place et la nature d’indicateurs biologiques et psychométriques dans les suivis doivent être définies.

Introduction. Les grossesses non désirées des adolescentes ont des conséquences sociétales, psychologiques (25,9 % de dépression du post-partum) et biomédicales (10,9 % d’accouchements prématurés). Des mesures favorisant l’accès à la contraception des jeunes femmes ont été prises mais leur effet n’a pas été évalué avec précision. Objectifs. Décrire la primo-contraception des adolescentes normandes de 15 à 19 ans. Évaluer le taux de continuation de cette primo- contraception. Méthode. Étude de cohorte rétrospective, à partir de la base de données normande de l’Assurance maladie, sur la période 2014-2019. Inclusion de toute adolescente née en 2000 et résidant en Normandie au 31 décembre 2019. Les données analysées concernaient la consommation de soins pris en charge par l’Assurance maladie. Résultats. Parmi les 22 819 adolescentes incluses, 13 898 (60,9 %) ont bénéficié d’une contraception remboursée sur la période étudiée. La primo-contraception était une contraception orale (95,6 % des adolescentes), un implant progestatif (3,6 %), un dispositif intra-utérin (DIU) (0,9 %). Les implants et DIU étaient plus fréquemment prescrits chez les patientes plus âgées. Ils étaient davantage prescrits par les gynécologues et sage-femmes, des prescripteurs jeunes et de sexe féminin. Entre la première et la deuxième prescription, 77,5 % des adolescentes ont continué à l’identique leur contraception. Sur la période étudiée, 15,1 % des adolescentes ont eu une seule prescription. La continuation était significativement associée à la méthode contraceptive (plus faible en cas de prescription initiale d’implant), à la consommation de soins (nombre de consultations, contraceptifs d’urgence prescrits, accouchements) et au prescripteur. Conclusion. De nombreuses femmes débutent leur vie contraceptive à l’adolescence et optent pour la même contraception entre la 1re et la 2e prescription. Leur primo-contraception reste majoritairement une contraception orale. Les implants et DIU restent minoritaires malgré les avis favorables des sociétés savantes pour les proposer en première intention.

Cette contribution interroge les conditions du développement de la littératie en santé en s’appuyant sur la mobilisation de l’éducation à la santé auprès d’étudiants d’une université à Maurice. La littératie en santé définit les capacités à accéder et comprendre des informations en santé, avec des prises de décisions. Sur notre territoire, plus d’une personne sur cinq est touchée par le diabète type 2 d’où la littératie en santé en tant qu’un pilier important pour réduire des inégalités en santé. Une démarche de la Recherche-Intervention a conduit vers la production de connaissances scientifiques et une certaine transformation. L'intervention éducative dite "nid d'apprentissage" a été proposée à un échantillon de 48 étudiants. L'objectif de cette étude était d’examiner les conditions favorisant une réflexion sur les dimensions biomédicales et psychosociales, ainsi que les apports du socioconstructivisme dans un contexte donné. Sur un plan heuristique, les résultats obtenus à partir du questionnaire multidimensionnel Health Literacy Questionnaire (HLQ) administré à 25 étudiants à deux moments distincts, avant et après les interventions, sont croisés avec des données qualitatives obtenues à partir des entretiens semi-directifs. Les résultats mettent en évidence les besoins en matière de littératie en santé des étudiants mauriciens dans diverses dimensions, ainsi que les contributions potentielles d'interventions éducatives.

Introduction. Les demandeurs d’asile (DA) présentent un état de santé fragilisé par les traumatismes qu’ils ont subi, nécessitant une prise en charge médicale adaptée. Parallèlement, ils rencontrent de multiples barrières à l’accès aux soins engendrant non-recours et renoncement aux soins. Objectifs. Explorer les représentations qu’ont les DA du médecin généraliste (MG), et les facteurs modélisant l’accroche aux soins des DA et leurs attentes en médecine générale. Méthode. Étude qualitative inspirée de la théorisation ancrée. Entretiens individuels semi-dirigés auprès de DA recrutés à Marseille. Les entretiens ont été menés jusqu’à suffisance des données. Ils ont été enregistrés puis intégralement retranscrits. Une analyse inductive a été menée, triangulée par 2 chercheurs. Résultats. En quête de repères après les épreuves traumatisantes subies, les DA trouvaient dans la consultation avec le MG un lieu où les souffrances pouvaient s’exprimer. La rencontre entre le MG et le DA était permise par un « tissu social spécifique », constitué par les associations, les structures institutionnelles d’accueil ou encore par la communauté. Si les compétences biomédicales étaient appréciées, les compétences relationnelles étaient particulièrement attendues, permettant l’instauration d’un cadre sécurisant, d’une relation de confiance, et la reconstruction via le soin et la considération de ces patients. Conclusion. La démarche centrée sur le patient nécessite d’explorer les besoins et de s’adapter aux représentations de tous les patients, particulièrement ceux avec des marqueurs culturels différents.

La communication dans le domaine biomédical de Défense affronte une problématique singulière car certaines données sont à usage dual : elles sont cruciales pour l’avancée de la connaissance, mais peuvent être appliquées pour créer des agents super-pathogènes. Ce problème a reçu une attention particulière après les attentats bioterroristes de 2001. L’avènement de la génétique inverse en virologie et de la biologie de synthèse plus largement ouvre de nouvelles menaces. La publication de certains résultats devient problématique. Ces problèmes sont devenus médiatiques à l’automne 2011 avec l’affaire du virus H5N1 dont certaines mutations rendaient le virus hautement virulent. Il y avait là toute l’information pour construire un nouveau virus pandémique. Les articles ont d’abord été censurés. Après une violente campagne qui a vu s’affronter les tenants d’une libre science, à ceux d’un contrôle aigu de l’information scientifique, ces articles ont fait l’objet d’une publication non seulement intégrale, mais hautement publicisée jusque dans les médias généraux. Cette affaire illustre les difficultés que peut rencontrer la recherche biomédicale de Défense dont les enjeux éthiques doivent être évalués et discutés ouvertement avant que les problèmes ne surgissent.

La recherche biomédicale connaît depuis le début du siècle un bouleversement de grande ampleur avec l’avènement de technologies à grand débit (les -omiques) appliquées à la biologie et associées à des approches biologiques, moléculaires ou aux techniques d’imagerie. Cette révolution méthodologique s’appuie sur l’analyse d’échantillons biologiques prélevés sur les patients puis conservés dans des biobanques. L’intégration des données massives obtenues par ces différentes technologies et leur analyse devrait permettre d’accroître nos connaissances des mécanismes complexes des pathologies humaines et une meilleure stratification des patients selon une nomenclature génétique ou moléculaire. L’accroissement exponentiel des données générées et leur complexité nécessitent cependant la mise en place d’infrastructures adaptées, de nouvelles modalités d’accès et d’échanges de ces données ainsi qu’une organisation optimisée des biobanques afin d’intégrer de nouvelles disciplines adaptées à l’analyse de ces données.

Ce mémoire synthétise les travaux que j'ai menés de 2000 à 2004, au sein de deux laboratoires des facultés de Clermont-Ferrand : l'Equipe de Recherche en Imagerie Médicale (ERIM, Université d'Auvergne), où j'ai effectué ma thèse, et le Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS, Université Blaise Pascal) dans lequel j'ai été accueilli suite à mon recrutement en tant que maître de conférences dans cette même université. Ce changement de laboratoire s'est accompagné d'une modification de mon thème principal de recherche, passant du traitement d'images médicales multimodales par des techniques de fusion d'informations, au domaine de la bioinformatique en général, et de l'étude des puces à ADN en particulier. Plutôt que d'essayer de regrouper artificiellement ces deux thèmes au sein d'un même plan, j'ai préféré diviser ce mémoire en deux parties distinctes et cohérentes, chacune traitant d'un des deux aspects de recherche que je mène actuellement de front. Ainsi, la première partie résume les travaux que j'ai effectués depuis 2001 dans le domaine de la fusion de données appliquée au traitement d'images 3D du cerveau, soit directement soit dans le cadre du co-encadrement de deux doctorants. Le dernier chapitre de cette partie met en particulier en perspective les nouveaux développements espérés sur la stimulation magnétique transcrânienne, à travers l'encadrement d'une thèse CIFRE que j'assure par délégation à temps plein. La seconde partie se concentre sur les recherches que je mène depuis septembre 2001 au LIMOS, concernant l'étude des images de puces à ADN. J'expose dans cette partie au travers de trois chapitres mon projet de recherche dans ce domaine, et je présente pour chaque choix retenu ma contribution sous la forme d'un simulateur d'images de biopuces transcriptome et de nouvelles méthodes d'analyse de ces images. Si les deux parties sont clairement décorrélées, j'ai néanmoins essayé de dégager une problématique générale commune à mes travaux, que j'ai nommée sans forfanterie modélisation, classification et fusion de données biomédicales, et qui constitue le titre de ce manuscrit.

Le volume de données disponibles dans les systèmes d'information est de plus en plus important et pour autant, nous n'avons jamais autant essayer d'interconnecter cette information pour en extraire de la connaissance sans véritable succès généralisable. L'origine du problème est multiple. Tout d'abord, l'information est représentée dans des structures différentes. Ensuite, les vocabulaires utilisés pour exprimer les données sont hétérogènes. Enfin, la qualité de l'information est souvent trop mauvaise pour utiliser une information et en déduire des connaissances. Ce diagnostic est d'autant plus vrai dans le cadre du partage d'information dans le domaine biomédical où il reste difficile de s'entendre sur des représentations (structures et vocabulaires) pivots d'un domaine de la médecine, et donc où il apparaît difficile de résoudre le problème du partage d'information par l'imposition de standard de codage et de structuration de l'information. Plus récemment, l'introduction de la sémantique dans des processus de partage d'information, nous offre la possibilité de mettre en oeuvre des représentations pivots indépendantes de la structuration ou du nommage d'une donnée. Cette thèse s'inscrit dans cette problématique de partage de données biomédicales dans le cadre de l'évaluation de l'évolution de la résistance des bactéries aux antibiotiques en Europe. L'hypothèse générale de travail que nous proposons est la suivante: comment partager de l'information biomédicale de manière non ambigüe, en temps réel, et à la demande en Europe. Cette hypothèse pose diverses problématiques que nous abordons dans ce mémoire. La problématique de la qualité des données. Celle de la représentation des données à travers leur structure, leur vocabulaire et de leur sémantique. Nous aborderons aussi les problèmes d'alignement de données aux ontologies de domaine et de la fédération de données aidée d'ontologie. Enfin, nous présenterons un système d'interopérabilité sémantique basé sur des règles qui aborde le problème d'alignement sémantique de systèmes hétérogènes appliqué à notre domaine. Nous discuterons finalement de l'apport de la sémantique pour le partage d'information et des limites des outils et méthodes actuels.

Le Web sémantique propose un ensemble de standards et d'outils pour la formalisation et l'interopérabilité de connaissances partagées sur le Web, sous la forme d'ontologies. Les ontologies biomédicales et les données associées constituent de nos jours un ensemble de connaissances complexes, hétérogènes et interconnectées, dont l'analyse est porteuse de grands enjeux en santé, par exemple dans le cadre de la pharmacovigilance. On proposera dans cette thèse des méthodes permettant d'utiliser ces ontologies biomédicales pour étendre les possibilités d'un processus de fouille de données, en particulier, permettant de faire cohabiter et d'exploiter les connaissances de plusieurs ontologies biomédicales. Les travaux de cette thèse concernent dans un premier temps une méthode fondée sur les structures de patrons, une extension de l'analyse formelle de concepts pour la découverte de co-occurences de événements indésirables médicamenteux dans des données patients. Cette méthode utilise une ontologie de phénotypes et une ontologie de médicaments pour permettre la comparaison de ces événements complexes, et la découverte d'associations à différents niveaux de généralisation, par exemple, au niveau de médicaments ou de classes de médicaments. Dans un second temps, on utilisera une méthode numérique fondée sur des mesures de similarité sémantique pour la classification de déficiences intellectuelles génétiques. On étudiera deux mesures de similarité utilisant des méthodes de calcul différentes, que l'on utilisera avec différentes combinaisons d'ontologies phénotypiques et géniques. En particulier, on quantifiera l'influence que les différentes connaissances de domaine ont sur la capacité de classification de ces mesures, et comment ces connaissances peuvent coopérer au sein de telles méthodes numériques. Une troisième étude utilise les données ouvertes liées ou LOD du Web sémantique et les ontologies associées dans le but de caractériser des gènes responsables de déficiences intellectuelles. On utilise ici la programmation logique inductive, qui s'avère adaptée pour fouiller des données relationnelles comme les LOD, en prenant en compte leurs relations avec les ontologies, et en extraire un modèle prédictif et descriptif des gènes responsables de déficiences intellectuelles. L'ensemble des contributions de cette thèse montre qu'il est possible de faire coopérer avantageusement une ou plusieurs ontologies dans divers processus de fouille de données
The semantic Web proposes standards and tools to formalize and share knowledge on the Web, in the form of ontologies. Biomedical ontologies and associated data represents a vast collection of complex, heterogeneous and linked knowledge. The analysis of such knowledge presents great opportunities in healthcare, for instance in pharmacovigilance. This thesis explores several ways to make use of this biomedical knowledge in the data mining step of a knowledge discovery process. In particular, we propose three methods in which several ontologies cooperate to improve data mining results. A first contribution of this thesis describes a method based on pattern structures, an extension of formal concept analysis, to extract associations between adverse drug events from patient data. In this context, a phenotype ontology and a drug ontology cooperate to allow a semantic comparison of these complex adverse events, and leading to the discovery of associations between such events at varying degrees of generalization, for instance, at the drug or drug class level. A second contribution uses a numeric method based on semantic similarity measures to classify different types of genetic intellectual disabilities, characterized by both their phenotypes and the functions of their linked genes. We study two different similarity measures, applied with different combinations of phenotypic and gene function ontologies. In particular, we investigate the influence of each domain of knowledge represented in each ontology on the classification process, and how they can cooperate to improve that process. Finally, a third contribution uses the data component of the semantic Web, the Linked Open Data (LOD), together with linked ontologies, to characterize genes responsible for intellectual deficiencies. We use Inductive Logic Programming, a suitable method to mine relational data such as LOD while exploiting domain knowledge from ontologies by using reasoning mechanisms. Here, ILP allows to extract from LOD and ontologies a descriptive and predictive model of genes responsible for intellectual disabilities. These contributions illustrates the possibility of having several ontologies cooperate to improve various data mining processes

Le Web sémantique propose un ensemble de standards et d'outils pour la formalisation et l'interopérabilité de connaissances partagées sur le Web, sous la forme d'ontologies. Les ontologies biomédicales et les données associées constituent de nos jours un ensemble de connaissances complexes, hétérogènes et interconnectées, dont l'analyse est porteuse de grands enjeux en santé, par exemple dans le cadre de la pharmacovigilance. On proposera dans cette thèse des méthodes permettant d'utiliser ces ontologies biomédicales pour étendre les possibilités d'un processus de fouille de données, en particulier, permettant de faire cohabiter et d'exploiter les connaissances de plusieurs ontologies biomédicales. Les travaux de cette thèse concernent dans un premier temps une méthode fondée sur les structures de patrons, une extension de l'analyse formelle de concepts pour la découverte de co-occurences de événements indésirables médicamenteux dans des données patients. Cette méthode utilise une ontologie de phénotypes et une ontologie de médicaments pour permettre la comparaison de ces événements complexes, et la découverte d'associations à différents niveaux de généralisation, par exemple, au niveau de médicaments ou de classes de médicaments. Dans un second temps, on utilisera une méthode numérique fondée sur des mesures de similarité sémantique pour la classification de déficiences intellectuelles génétiques. On étudiera deux mesures de similarité utilisant des méthodes de calcul différentes, que l'on utilisera avec différentes combinaisons d'ontologies phénotypiques et géniques. En particulier, on quantifiera l'influence que les différentes connaissances de domaine ont sur la capacité de classification de ces mesures, et comment ces connaissances peuvent coopérer au sein de telles méthodes numériques. Une troisième étude utilise les données ouvertes liées ou LOD du Web sémantique et les ontologies associées dans le but de caractériser des gènes responsables de déficiences intellectuelles. On utilise ici la programmation logique inductive, qui s'avère adaptée pour fouiller des données relationnelles comme les LOD, en prenant en compte leurs relations avec les ontologies, et en extraire un modèle prédictif et descriptif des gènes responsables de déficiences intellectuelles. L'ensemble des contributions de cette thèse montre qu'il est possible de faire coopérer avantageusement une ou plusieurs ontologies dans divers processus de fouille de données
The semantic Web proposes standards and tools to formalize and share knowledge on the Web, in the form of ontologies. Biomedical ontologies and associated data represents a vast collection of complex, heterogeneous and linked knowledge. The analysis of such knowledge presents great opportunities in healthcare, for instance in pharmacovigilance. This thesis explores several ways to make use of this biomedical knowledge in the data mining step of a knowledge discovery process. In particular, we propose three methods in which several ontologies cooperate to improve data mining results. A first contribution of this thesis describes a method based on pattern structures, an extension of formal concept analysis, to extract associations between adverse drug events from patient data. In this context, a phenotype ontology and a drug ontology cooperate to allow a semantic comparison of these complex adverse events, and leading to the discovery of associations between such events at varying degrees of generalization, for instance, at the drug or drug class level. A second contribution uses a numeric method based on semantic similarity measures to classify different types of genetic intellectual disabilities, characterized by both their phenotypes and the functions of their linked genes. We study two different similarity measures, applied with different combinations of phenotypic and gene function ontologies. In particular, we investigate the influence of each domain of knowledge represented in each ontology on the classification process, and how they can cooperate to improve that process. Finally, a third contribution uses the data component of the semantic Web, the Linked Open Data (LOD), together with linked ontologies, to characterize genes responsible for intellectual deficiencies. We use Inductive Logic Programming, a suitable method to mine relational data such as LOD while exploiting domain knowledge from ontologies by using reasoning mechanisms. Here, ILP allows to extract from LOD and ontologies a descriptive and predictive model of genes responsible for intellectual disabilities. These contributions illustrates the possibility of having several ontologies cooperate to improve various data mining processes

Les grilles de calcul permettent de partager des ressources multiples et hétérogènes, comme la puissance de calcul, l'espace de stockage et les données, a travers d'une architecture qui permet de faire interopérer ces ressources d'une manière transparente pour l'utilisateur. Des applications récentes des grilles sont les réseaux de soin. Contrairement aux premières applications des grilles (par exemple la physique de particules ou l'observation terrestre), la sécurité est très importante pour les applications médicales. Les données des patients doivent être protégées contre des accès illicites, tout en étant en même temps accessibles par des personnes autorisées. Des mécanismes de protection de données classiques ne sont que d'une utilité limitée pour cette tâche, à cause des nouveaux défis posés par la Grille. Pour cette raison un système de contrôle d'accès doit être décentralisé et le possesseur d'une donnée doit avoir le contrôle sur qui a accès à ses données. Puisque il peut être nécessaire d'accéder rapidement à des données, le système de contrôle d'accès doit permettre de la délégation immédiate de droits. Finalement le fait que les données en question peuvent être très confidentielles fait que l'on peut pas se fier uniquement à un mécanisme de contrôle d'accès, puisque un attaquant ayant accès au matériel physique de stockage peut contourner ce contrôle. Dans la thèse ici présente, nous proposons une architecture pour la protection de données confidentielles sur une grille. Cette architecture comprend un système de contrôle d'accès et un système de stockage chiffré
Grid computing allows users to share multiple heterogeneous resources, such as computing power, storage capacity and data, and provides an architecture for transparent interoperation of these resources from the user's point of view. An upcoming application for Grids is health-care. More than for the first applications of Grids (e. G. Particle physics, terrestrial observation), security is a major issue for medical applications. Conventional data protection mechanisms are only of limited use, due to the novel security challenges posed by Grids. To respond to these challenges we propose an access control system that is decentralized and where the owners of some data are in control of the permissions concerning their data. Furthermore data may be needed at very short notice, the access control system must support a delegation of rights that is effective immediately. Grid users also need delegation mechanisms to give rights to processes, that act on their behalf. As these processes may spawn sub processes, multi-step delegation must be possible. In addition to these usability requirements, the transparent storage and replication mechanisms of Grids make it necessary to implement additional protection mechanisms for confidential data. Access control can be circumvented by attackers having access to the physical storage medium. We therefore need encrypted storage mechanisms to enhance the protection of data stored on a Grid. In this thesis we propose a comprehensive architecture for the protection of confidential data on Grids. This architecture includes an access control system and an encrypted storage scheme

Pour la recherche en santé publique, réutiliser les bases médicoadministratives est pertinent et ouvre de nouvelles perspectives. En pharmacoépidémiologie, ces données permettent d’étudier à grande échelle l’état de santé, les maladies ainsi que la consommation et le recours aux soins d’une population. Le traitement de ces données est cependant limité par des complexités inhérentes à la nature comptable des données. Cette thèse porte sur l’utilisation conjointe de bases de données médicoadministratives et de connaissances biomédicales pour l’étude des trajectoires de soin. Cela recouvre à la fois (1) l’exploration et l’identification des trajectoires de soins pertinentes dans des flux volumineux au moyen de requêtes et (2) l’analyse des trajectoires retenues. Les technologies du Web Sémantique et les ontologies du Web des données ont permis d’explorer efficacement les données médicoadministratives, en identifiant dans des trajectoires de soins des interactions, ou encore des contre-indications. Nous avons également développé le package R queryMed afin de rendre plus accessible les ontologies médicales aux chercheurs en santé publique. Après avoir permis d’identifier les trajectoires intéressantes, les connaissances relatives aux nomenclatures médicales de ces bases de données ont permis d’enrichir des méthodes d’analyse de trajectoires de soins pour mieux prendre en compte leurs complexités. Cela s’est notamment traduit par l’intégration de similarités sémantiques entre concepts médicaux. Les technologies du Web Sémantique ont également été utilisées pour explorer les résultats obtenus
Reusing healthcare administrative databases for public health research is relevant and opens new perspectives. In pharmacoepidemiology, it allows to study large scale diseases as well as care consumption for a population. Nevertheless, reusing these information systems that were initially designed for accounting purposes and whose interoperability is limited raises new challenges in terms of representation, integration, exploration and analysis. This thesis deals with the joint use of healthcare administrative databases and biomedical knowledge for the study of patient care trajectories. This includes both (1) exploration and identification through queries of relevant care pathways in voluminous flows, and (2) analysis of retained trajectories. Semantic Web technologies and biomedical ontologies from the Linked Data allowed to identify care trajectories containing a drug interaction or a potential contraindication between a prescribed drug and the patient’s state of health. In addition, we have developed the R queryMed package to enable public health researchers to carry out such studies by overcoming the difficulties of using Semantic Web technologies and ontologies. After identifying potentially interesting trajectories, knowledge from biomedical nomenclatures and ontologies has also enriched existing methods of analysing care trajectories to better take into account the complexity of data. This resulted notably in the integration of semantic similarities between medical concepts. Semantic Web technologies have also been used to explore obtained results

Dans le domaine de la santé, il existe un nombre très important de sources de connaissances, qui vont de simples terminologies, classifications et vocabulaires contrôlés à des représentations très formelles, que sont les ontologies. Cette hétérogénéité des sources de connaissances pose le problème de l’utilisation secondaire des données, et en particulier de l’exploitation de données hétérogènes dans le cadre de la médecine personnalisée ou translationnelle. En effet, les données à utiliser peuvent être codées par des sources de connaissances décrivant la même notion clinique de manière différente ou décrivant des notions distinctes mais complémentaires.Pour répondre au besoin d’utilisation conjointe des sources de connaissances encodant les données de santé, nous avons étudié trois processus permettant de répondre aux conflits sémantiques (difficultés résultant de leur mise en relation) : (1) l’alignement qui consiste à créer des relations de mappings (équivalence et/ou subsumption) entre les entités des sources de connaissances, (2) l’intégration qui consiste à créer des mappings et à organiser les autres entités dans une même structure commune cohérente et, enfin, (3) l’enrichissement sémantique de l’intégration qui consiste à créer des mappings grâce à des relations transversales en plus de celles d’équivalence et de subsumption.Dans un premier travail, nous avons aligné la terminologie d’interface du laboratoire d’analyses du CHU de Bordeaux à la LOINC. Deux étapes principales ont été mises en place : (i) le prétraitement des libellés de la terminologie locale qui comportaient des troncatures et des abréviations, ce qui a permis de réduire les risques de survenue de conflits de nomenclature, (ii) le filtrage basé sur la structure de la LOINC afin de résoudre les différents conflits de confusion.Deuxièmement, nous avons intégré RxNorm à la sous-partie de la SNOMED CT décrivant les connaissances sur les médicaments afin d’alimenter la SNOMED CT avec les entités de RxNorm. Ainsi, les médicaments dans RxNorm ont été décrits en OWL grâce à leurs éléments définitionnels (substance, unité de mesure, dose, etc.). Nous avons ensuite fusionné cette représentation de RxNorm à la structure de la SNOMED CT, résultant en une nouvelle source de connaissances. Nous avons ensuite comparé les équivalences inférées (entre les entités de RxNorm et celles de la SNOMED CT) grâce à cette nouvelle structure avec les équivalences créées de manière morphosyntaxique. Notre méthode a résolu des conflits de nomenclature mais s’est confrontée à certains conflits de confusion et d’échelle, ce qui a mis en évidence le besoin d’améliorer RxNorm et SNOMED CT.Finalement, nous avons réalisé une intégration sémantiquement enrichie de la CIM10 et de la CIMO3 en utilisant la SNOMED CT comme support. La CIM10 décrivant des diagnostics et la CIMO3 décrivant cette notion suivant deux axes différents (celui des lésions histologiques et celui des localisations anatomiques), nous avons utilisé la structure de la SNOMED CT pour retrouver des relations transversales entre les concepts de la CIM10 et de la CIMO3 (résolution de conflits ouverts). Au cours du processus, la structure de la SNOMED CT a également été utilisée pour supprimer les mappings erronés (conflits de nomenclature et de confusion) et désambiguïser les cas de mappings multiples (conflits d’échelle)
In the biomedical domain, there are almost as many knowledge resources in health as there are application fields. These knowledge resources, described according to different representation models and for different contexts of use, raise the problem of complexity of their interoperability, especially for actual public health problematics such as personalized medicine, translational medicine and the secondary use of medical data. Indeed, these knowledge resources may represent the same notion in different ways or represent different but complementary notions.For being able to use knowledge resources jointly, we studied three processes that can overcome semantic conflicts (difficulties encountered when relating distinct knowledge resources): the alignment, the integration and the semantic enrichment of the integration. The alignment consists in creating a set of equivalence or subsumption mappings between entities from knowledge resources. The integration aims not only to find mappings but also to organize all knowledge resources’ entities into a unique and coherent structure. Finally, the semantic enrichment of integration consists in finding all the required mapping relations between entities of distinct knowledge resources (equivalence, subsumption, transversal and, failing that, disjunction relations).In this frame, we firstly realized the alignment of laboratory tests terminologies: LOINC and the local terminology of Bordeaux hospital. We pre-processed the noisy labels of the local terminology to reduce the risk of naming conflicts. Then, we suppressed erroneous mappings (confounding conflicts) using the structure of LOINC.Secondly, we integrated RxNorm to SNOMED CT. We constructed formal definitions for each entity in RxNorm by using their definitional features (active ingredient, strength, dose form, etc.) according to the design patterns proposed by SNOMED CT. We then integrated the constructed definitions into SNOMED CT. The obtained structure was classified and the inferred equivalences generated between RxNorm and SNOMED CT were compared to morphosyntactic mappings. Our process resolved some cases of naming conflicts but was confronted to confounding and scaling conflicts, which highlights the need for improving RxNorm and SNOMED CT.Finally, we performed a semantically enriched integration of ICD-10 and ICD-O3 using SNOMED CT as support. As ICD-10 describes diagnoses and ICD-O3 describes this notion according to two different axes (i.e., histological lesions and anatomical structures), we used the SNOMED CT structure to identify transversal relations between their entities (resolution of open conflicts). During the process, the structure of the SNOMED CT was also used to suppress erroneous mappings (naming and confusion conflicts) and disambiguate multiple mappings (scale conflicts)

La visualisation de données est un aspect important de la recherche scientifique dans de nombreux domaines.Elle permet d'aider à comprendre les phénomènes observés voire simulés et d'en extraire des informations à des fins notamment de validations expérimentales ou tout simplement pour de la revue de projet.Nous nous intéressons dans le cadre de cette étude doctorale à la visualisation de données volumiques en imagerie médicale et biomédicale, obtenues grâce à des appareils d'acquisition générant des champs scalaires ou vectoriels représentés sous forme de grilles régulières 3D.La taille croissante des données, due à la précision grandissante des appareils d'acquisition, impose d'adapter les algorithmes de visualisation afin de pouvoir gérer de telles volumétries.De plus, les GPUs utilisés en visualisation de données volumiques, se trouvant être particulièrement adaptés à ces problématiques, disposent d'une quantité de mémoire très limitée comparée aux données à visualiser.La question se pose alors de savoir comment dissocier les unités de calculs, permettant la visualisation, de celles de stockage.Les algorithmes se basant sur le principe dit "out-of-core" sont les solutions permettant de gérer de larges ensembles de données volumiques.Dans cette thèse, nous proposons un pipeline complet permettant de visualiser et de traiter, en temps réel sur GPU, des volumes de données dépassant très largement les capacités mémoires des CPU et GPU.L'intérêt de notre pipeline provient de son approche de gestion de données "out-of-core" permettant de virtualiser la mémoire qui se trouve être particulièrement adaptée aux données volumiques.De plus, cette approche repose sur une structure d'adressage virtuel entièrement gérée et maintenue sur GPU.Nous validons notre modèle grâce à plusieurs applications de visualisation et de traitement en temps réel.Tout d'abord, nous proposons un microscope virtuel interactif permettant la visualisation 3D auto-stéréoscopique de piles d'images haute résolution.Puis nous validons l'adaptabilité de notre structure à tous types de données grâce à un microscope virtuel multimodale.Enfin, nous démontrons les capacités multi-rôles de notre structure grâce à une application de visualisation et de traitement concourant en temps réel
Data visualisation is an essential aspect of scientific research in many fields.It helps to understand observed or even simulated phenomena and to extract information from them for purposes such as experimental validations or solely for project review.The focus given in this thesis is on the visualisation of volume data in medical and biomedical imaging.The acquisition devices used to acquire the data generate scalar or vector fields represented in the form of regular 3D grids.The increasing accuracy of the acquisition devices implies an increasing size of the volume data.Therefore, it requires to adapt the visualisation algorithms in order to be able to manage such volumes.Moreover, visualisation mostly relies on the use of GPUs because they suit well to such problematics.However, they possess a very limited amount of memory compared to the generated volume data.The question then arises as to how to dissociate the calculation units, allowing visualisation, from those of storage.Algorithms based on the so-called "out-of-core" principle are the solutions for managing large volume data sets.In this thesis, we propose a complete GPU-based pipeline allowing real-time visualisation and processing of volume data that are significantly larger than the CPU and GPU memory capacities.The pipeline interest comes from its GPU-based approach of an out-of-core addressing structure, allowing the data virtualisation, which is adequate for volume data management.We validate our approach using different real-time applications of visualisation and processing.First, we propose an interactive virtual microscope allowing 3D auto-stereoscopic visualisation of stacks of high-resolution images.Then, we verify the adaptability of our structure to all data types with a multimodal virtual microscope.Finally, we demonstrate the multi-role capabilities of our structure through a concurrent real-time visualisation and processing application

Pour l'évaluation de la fonction rénale, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) dynamique à rehaussement de contraste est une alternative intéressante à la scintigraphie. Les résultats obtenus doivent cependant être évalués à grande échelle avant son utilisation en pratique clinique. L'exploitation des séquences acquises demande un recalage de la série d'images et la segmentation des structures internes du rein. Notre objectif est de fournir un outil fiable et simple à utiliser pour automatiser en partie ces deux opérations. Des méthodes statistiques de recalage utilisant l'information mutuelle sont testées sur des données réelles. La segmentation du cortex, de la médullaire et des cavités est réalisée en classant les voxels rénaux selon leurs courbes temps-intensité. Une stratégie de classification en deux étapes est proposée. Des classificateurs sont d'abord construits grâce à la coupe rénale principale en utilisant deux algorithmes de quantification vectorielle (K-moyennes et Growing Neural Gas). Ils sont validés sur données simulées, puis réelles, en évaluant des critères de similarité entre une segmentation manuelle de référence et des segmentations fonctionnelles ou une seconde segmentation manuelle. Les voxels des autres coupes sont ensuite triés avec le classificateur optimum pour la coupe principale. La théorie de la généralisation permet de borner l'erreur de classification faite lors de cette extension. La méthode proposée procure les avantages suivants par rapport à une segmentation manuelle : gain de temps important, intervention de l'opérateur limitée et aisée, bonne robustesse due à l'utilisation de toute la séquence et bonne reproductibilité
Dynamic-Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging has a great potential for renal function assessment but has to be evaluated on a large scale before its clinical application. Registration of image sequences and segmentation of internal renal structures is mandatory in order to exploit acquisitions. We propose a reliable and user-friendly tool to partially automate these two operations. Statistical registration methods based on mutual information are tested on real data. Segmentation of cortex, medulla and cavities is performed using time-intensity curves of renal voxels in a two step process. Classifiers are first built with pixels of the slice that contains the largest proportion of renal tissue : two vector quantization algorithms, namely the K-means and the Growing Neural Gas with targeting, are used here. These classifiers are first tested on synthetic data. For real data, as no ground truth is available for result evaluation, a manual anatomical segmentation is considered as a reference. Some discrepancy criteria like overlap, extra pixels and similarity index are computed between this segmentation and functional one. The same criteria are also evaluated between the referencee and another manual segmentation. Results are comparable for the two types of comparisons. Voxels of other slices are then sorted with the optimal classifier. Generalization theory allows to bound classification error for this extension. The main advantages of functional methods are the following : considerable time-saving, easy manual intervention, good robustness and reproductibility

Ce travail de thèse investigue la cinématique des doigts longs par deux approches différentes et complémentaires ainsi que la faisabilité de la fusion entre celles-ci. La première approche comporte le développement complet d’un protocole d’évaluation fonctionnelle tridimensionnelle des doigts. Des mouvements continus sont étudiés de manière in vivo et la cinématique des cinq doigts est visualisée simultanément. La seconde approche consiste en l’application d’une méthodologie in vitro de modélisation des doigts afin de créer un modèle anatomiquement fidèle permettant d’apprécier la cinématique tridimensionnelle ainsi que différents paramètres biomécaniques des muscles mobilisant les doigts longs. Les deux approches sont finalement comparées et la faisabilité de leur couplage étudiée en vue d’une fusion des données issues de ces deux méthodologies. Les méthodes développées dans ce travail sont également considérées dans le cadre d’une utilisation clinique. La première partie de ce travail présente la méthodologie complète d’un protocole novateur d’évaluation de la cinématique des doigts in vivo. Plusieurs mouvements analytiques et fonctionnels des doigts ont été analysés sur un échantillon de vingt sujets sains. Les mouvements analytiques ont tout d’abord permis d’étudier le comportement physiologique des doigts mais également de constater des spécificités fonctionnelles de chacun. Les mouvements fonctionnels ont ensuite permis d’analyser la biomécanique des doigts lors de mouvements plus complexes. Les synergies intra- et inter-doigts ont été étudiées et les spécificités des muscles mobilisant les doigts sont discutées. Enfin, une base de données de sujets sains a été créée pour permettre de futures études incluant des sujets souffrant de pathologies de l’appareil neuro-musculo-squelettique de la main. Les limites mises en évidence ainsi que le rôle des muscles décrit dans cette première partie justifient l’emploi de la modélisation dans la suite de ce travail.La deuxième partie de ce travail apporte une contribution à la modélisation musculo-squelettique des doigts longs. Une nouvelle méthodologie de création de référentiels pour les segments des doigts longs est présentée et confrontée à une méthodologie faisant standard (recommandations de l’International Society of Biomechanics). Par ailleurs, le modèle développé sur base de données tomodensitométriques a permis d’étudier plusieurs paramètres de la cinématique par positions discrètes des doigts longs. Le modèle est apparu satisfaisant concernant la cinématique articulaire. Une méthodologie originale de modélisation des muscles extrinsèques des doigts est également présentée. Les résultats de l’étude des excursions tendineuses et des bras de levier musculaires ont permis de conclure que le modèle est pertinent pour l’étude de la cinématique articulaire des doigts longs et des paramètres musculaires présentés dans certaines limites. Le modèle musculo-squelettique décrit constitue une base pour de multiples améliorations futures dont certaines sont abordées dans ce travail. Afin de rendre le modèle le plus proche de la réalité, les données des deux premières parties du travail sont envisagées dans le cadre d’une fusion de données. La dernière partie de ce travail s’intéresse à la faisabilité de la fusion entre la méthodologie d’évaluation fonctionnelle de la cinématique des doigts in vivo et la modélisation musculo-squelettique des doigts longs. De nombreux paramètres cinématiques ont été comparés et les limitations identifiées ont été investiguées, dont notamment les artéfacts liés aux déplacements des tissus mous sur les segments osseux. Par ailleurs, les perspectives d’utilisation de ces deux méthodologies dans un environnement clinique sont également abordées. Dans sa globalité, ce travail apporte une contribution à la connaissance de la cinématique des doigts longs par deux approches différentes ainsi que par l’étude de la faisabilité de la fusion entre celles-ci. Les méthodologies présentées offrent de multiples possibilités. Les limitations inhérentes aux méthodologies employées dans ce travail sont étudiées et discutées. De multiples pistes de réflexion et d’études futures sont également présentées sur base des travaux décrits. La fusion des données abordée pourra dans les travaux futurs permettre de développer des outils pour l’analyse fonctionnelle des doigts dans des applications en recherche fondamentale ou en routine clinique.
Doctorat en Sciences biomédicales et pharmaceutiques (Médecine)
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La présente étude s’intéresse aux difficultés de communication liées à la barrière linguistique existant entre des étudiants et leurs patients lors des consultations médicales. Il s’agit de démontrer que la multiplicité de langues locales profite aux langues officielles. Étant donné que le développement, quel que soit le domaine concerné passe nécessairement par la compréhension et la transmission de messages efficaces et adaptés, cette diversité linguistique constituerait un frein pour le développement durable. Des analyses ont été menées à partir de données recueillies auprès de jeunes étudiants en formation à la Faculté de médecine et de sciences biomédicales de l’université de Yaoundé I (FMSB) au moyen d’un questionnaire et des entretiens. Ces derniers, au cours de leur formation, se retrouvent le plus souvent en stage pratique dans des zones rurales où ils sont appelés à communiquer avec une population ne partageant pas la même langue qu’eux. Les résultats obtenus donnent la primauté à la langue française et font ressortir que l’absence de code commun entre émetteur et récepteur constitue l’une des sources d’échecs de la communication et par ricochet un mauvais diagnostic.