Exploitation d'un entrepôt de données guidée par des ontologies : application au management hospitalier

An ontology-driven approach for a personalized data warehouse exploitation : case study, healthcare management.

• Auteur / Autrice : Lama El Sarraj
• Direction : Bernard Espinasse, Thérèse Libourel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 10/07/2014
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille)
• Jury : Président / Présidente : Christine Verdier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bernard Espinasse, Thérèse Libourel, Omar Boussaid, Gilles Zurfluh, Ladjel Bellatreche, Bernard Giusiano, Sophie Rodier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Omar Boussaid, Gilles Zurfluh
• DOI : 10.70675/4661d4eczab58z40e7zaba5z7a912cc4c20e

Mots clés

Mots clés contrôlés

Entrepôts de données

Ontologies (informatique)

Systèmes experts (informatique)

Hôpitaux -- Administration

Programme de médicalisation des systèmes d'information

Mots clés libres

Entrepôt de données

Ontologie

Base de connaissance

Personnalisation

Profil utilisateur

Management hospitalier

Pmsi

Data Warehouse

Ontology

Knowledge base

Personalization

User profile

Hospital management

Pmsi

Résumé

Cette recherche s'inscrit dans le domaine de la personnalisation d'Entrepôt de Données (ED) et concerne l'aide à l'exploitation d'un ED. Nous intéressons à l'assistance à apporter à un utilisateur lors d'une analyse en ligne, dans son utilisation de ressources d'exploitation existantes. Le domaine d'application concerné est la gestion hospitalière, dans le cadre de la nouvelle gouvernance, et en se limitant au périmètre du Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI). Cette recherche a été supportée par l'Assistance Publique des Hôpitaux de Marseille (APHM). L'approche retenue pour développer une telle assistance à l'utilisateur d'ED est sémantique et guidée par l'usage d'ontologies. Le système d'assistance mettant en oeuvre cette approche, nommé Ontologies-based Personalization System (OPS), s'appuie sur une Base de Connaissances (BC) exploitée par un moteur de personnalisation. La BC est composée des trois ontologies : de domaine, de l'ED et des ressources. Le moteur de personnalisation permet d'une part une recherche personnalisée de ressources d'exploitation de l'ED en s'appuyant sur le profil de l'utilisateur, et d'autre part pour une ressource particulière, une recommandation de ressources complémentaires selon trois stratégies possibles. Afin de valider nos propositions, un prototype du système OPS a été développé avec un moteur de personnalisation a été implémenté en Java et exploitant une base de connaissance constituée des trois ontologies en OWL interconnectées. Nous illustrons le fonctionnement de notre système sur trois scenarii d'expérimentation liés au PMSI et définis avec des experts métiers de l'APHM.

This research is situated in the domain of Data Warehouses (DW) personalization and concerns DW assistance. Specifically, we are interested in assisting a user during an online analysis processes to use existing operational resources. The application of this research concerns hospital management, for hospitals governance, and is limited to the scope of the Program of Medicalization of Information Systems (PMSI). This research was supported by the Public Hospitals of Marseille (APHM). Our proposal is a semantic approach based on ontologies. The support system implementing this approach, called Ontology-based Personalization System (OPS), is based on a knowledge base operated by a personalization engine. The knowledge base is composed of three ontologies: a domain ontology, an ontology of the DW structure, and an ontology of resources. The personalization engine allows firstly, a personalized search of resources of the DW based on users profile, and secondly for a particular resource, an expansion of the research by recommending new resources based on the context of the resource. To recommend new resources, we have proposed three possible strategies. To validate our proposal, a prototype of the OPS system was developed, a personalization engine has been implemented in Java. This engine exploit an OWL knowledge composed of three interconnected OWL ontologies. We illustrate three experimental scenarios related to PMSI and defined with APHM domain experts.