Intégration de ressources en recherche translationnelle : une approche unificatrice en support des systèmes de santé "apprenants"

par Jean-Francois Ethier

Thèse de doctorat en Informatique Biomédicale

Sous la direction de Anita Burgun.

Soutenue le 16-02-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale (Paris) , en partenariat avec Centre de Recherche des Cordeliers (laboratoire) .

Le jury était composé de Olivier Bodenreider, Alain Vanasse, Brendan Delaney, Patrice Degoulet, Marc Cuggia, Brigitte Seroussi.


  • Résumé

    Les systèmes de santé "apprenants" (SSA) présentent une approche complémentaire et émergente aux problèmes de la recherche translationnelle en couplant de près les soins de santé, la recherche et le transfert de connaissances. Afin de permettre un flot d’informations cohérent et optimisé, le système doit se doter d’une plateforme intégrée de partage de données. Le travail présenté ici vise à proposer une approche de partage de données unifiée pour les SSA. Les grandes approches d’intégration de données sont analysées en fonction du SSA. La sémantique des informations cliniques disponibles dans les sources biomédicales est la résultante des connaissances des modèles structurelles des sources mais aussi des connaissances des modèles terminologiques utilisés pour coder l’information. Les mécanismes de la plateforme unifiée qui prennent en compte cette interdépendance sont décrits. La plateforme a été implémentée et testée dans le cadre du projet TRANSFoRm, un projet européen qui vise à développer un SSA. L’instanciation du modèle de médiation pour le projet TRANSFoRm, le Clinical Data Integration Model est analysée. Sont aussi présentés ici les résultats d’un des cas d’utilisation de TRANSFoRm pour supporter la recherche afin de donner un aperçu concret de l’impact de la plateforme sur le fonctionnement du SSA. Au final, la plateforme unifiée d’intégration proposée ici permet un niveau d’expressivité suffisant pour les besoins de TRANSFoRm. Le système est flexible et modulaire et le modèle de médiation CDIM couvre les besoins exprimés pour le support des activités d’un SSA comme TRANSFoRm.

  • Titre traduit

    Integrating resources for translational research : a unified approach for learning health systems


  • Résumé

    Learning health systems (LHS) are gradually emerging and propose a complimentary approach to translational research challenges by implementing close coupling of health care delivery, research and knowledge translation. To support coherent knowledge sharing, the system needs to rely on an integrated and efficient data integration platform. The framework and its theoretical foundations presented here aim at addressing this challenge. Data integration approaches are analysed in light of the requirements derived from LHS activities and data mediation emerges as the one most adapted for a LHS. The semantics of clinical data found in biomedical sources can only be fully derived by taking into account, not only information from the structural models (field X of table Y), but also terminological information (e.g. International Classification of Disease 10th revision) used to encode facts. The unified framework proposed here takes this into account. The platform has been implemented and tested in context of the TRANSFoRm endeavour, a European project funded by the European commission. It aims at developing a LHS including clinical activities in primary care. The mediation model developed for the TRANSFoRm project, the Clinical Data Integration Model, is presented and discussed. Results from TRANSFoRm use-cases are presented. They illustrate how a unified data sharing platform can support and enhance prospective research activities in context of a LHS. In the end, the unified mediation framework presented here allows sufficient expressiveness for the TRANSFoRm needs. It is flexible, modular and the CDIM mediation model supports the requirements of a primary care LHS.

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