Conception d’un système de veille épidémiologique à base d’ontologies : application à la schistosomiase au Sénégal

Design a system of epidemiological surveillance based ontologies : application to schistosomiasis in Senegal

• Auteur / Autrice : Gaoussou Camara
• Direction : Sylvie Despres, Moussa Lô
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Paris 6

Mots clés

Mots clés contrôlés

Maladies infectieuses

Schistosomose

Ontologies (informatique)

Résumé

Les systèmes de veille épidémiologique sont utilisés pour contrôler la propagation des maladies en proposant des plans d'action visant à prévenir les risques identifiés. Dans ce domaine, la prédiction des risques et la prise de décision sont fondées sur des analyses quantitatives. Ces approches quantitatives sont réalisées par des simulations sur des modèles numériques. Ces modèles, construits à l'issue d'enquêtes épidémiologiques, permettent d'expliquer la dynamique de la propagation de la maladie et de valider des hypothèses. Cependant, ces modèles sont difficilement utilisables pour des prédictions ou des décisions et requièrent des données numériques difficiles à acquérir en temps réel. Nous proposons une approche qualitative de modélisation des processus faisant abstraction de leurs détails physiques. Elle permet une reproduction des comportements possibles d’un système à partir de la description abstraite de ses processus internes et des différents états possibles. Ainsi, une simulation d’un modèle qualitatif de processus permettra de prédire des occurrences d’événements ou des changements d’états, ou de déterminer la cause d’une observation (émergence ou propagation d'une maladie) en s’affranchissant de la nécessité des données numériques ou précises. L’approche qualitative adoptée pour la modélisation des processus est fondée sur les ontologies de processus. Par ailleurs, les activités de la veille épidémiologique exploitent des ressources (modèles de simulation, applications et données) potentiellement hétérogènes et distribuées. De plus, les acteurs participant à l’analyse des risques et à la prise de décision peuvent avoir des profils hétérogènes (épidémiologiste, biostatisticien, pathologiste, acteur politique, etc. ), et ainsi avoir des vocabulaires différents pour désigner les mêmes concepts du domaine. Il est par conséquent nécessaire de construire une ontologie de domaine pour faciliter la communication, l’annotation des ressources utilisées, le partage de connaissances, l’intégration des données et des applications. Nous proposons une méthodologie et un cadre conceptuel de construction de telles ontologies pour le support de la veille d’une maladie en distinguant les composants ontologie de domaine et ontologie de processus. Nous montrons comment ces ontologies s'intègrent dans les systèmes de surveillance classiques et permettent de pallier leurs limites. L'approche adoptée est illustrée dans le contexte de la veille de la schistosomiase au Sénégal.

Epidemiological monitoring systems are used to control the spread of diseases by providing action plans for preventing identified risks. In this domain, risk prediction and decision making are based on quantitative analysis. These quantitative analysis approaches are performed by running simulations on numerical models. Numerical models are built from epidemiological survey and allow understanding the dynamics of the disease spreading process and validating hypotheses. However, these models are hardly usable for making prediction and decision since they require numerical data that are usually difficult to collect in real-time. We propose a qualitative approach for modeling processes by abstracting their physical properties. It allows reproducing the different possible behaviors of a system from the abstract description of its internal processes and states. Thus, simulation on the qualitative models of processes allows (i) predicting an event or state changing and (ii) identifying the origin of an observation (disease spreading emergence) by overcoming the need of accurate numerical data. In this thesis, we are using process ontology for qualitative modeling of processes of disease spreading. In addition, epidemiological monitoring activities use resources (simulation models, data, applications) potentially heterogeneous and distributed. Moreover, actors participating in risk analysis and decision making may have heterogeneous background (epidemiologist, biostatistician, pathologist, political actors, etc. ) and thus have different vocabularies to talk about the same domain entities. Therefore, it is necessary to provide domain ontology for facilitating communication, resource annotations, knowledge sharing, data and application integration. We propose a methodology and a conceptual framework to build such required ontologies to support disease monitoring systems. We distinguish in the framework the domain ontology and the process ontology components. We show how these ontologies fit into classical monitoring systems and help overcoming their limits. The approach adopted is illustrated in the context of schistosomiasis monitoring in Senegal.