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International audience; Ce papier présente un modèle d'indexation sémantique adapté aux dossiers électroniques de patients. Ce modèle servira de support à des processus de recherche d'information médicale, permettant à terme de promouvoir l'expérience collective des médecins. Compte tenu de la spécificité de ce type de documents, le processus d'indexation est basé sur la succession d'étapes d'annotation sémantique fondée sur l'utilisation de MeSH (Medical Subject Headings), de désambiguïsation répondant au problème d'homonymie, d'extraction de valeurs cliniques, puis de pondération des concepts. Le schéma de pondération tient compte du niveau de description de l'index (document ou dossier) ainsi que de la localisation des concepts dans le document et dans la hiérarchie de MeSH et ce, dans le but de traduire à la fois leur spécificité et leur centralité. Le modèle d'indexation proposé est évalué sur un corpus de dossiers électroniques de patients et montre son efficacité pour ce type de documents.

La fibrose hépatique est la principale conséquence lésionnelle de toute agression chronique du foie. Le degré d'atteinte est déterminant pour l'évaluation de la gravité et du pronostic. La PBH est actuellement l'examen de référence pour cette évaluation, mais elle comporte plusieurs limites justifiant l'utilisation d'autres examens non invasifs de diagnostic de la fibrose, parmi lesquels l'élastométrie par FibroScan® et l'échographie. Parmi les signes échographiques de fibrose, l'étude des irrégularités de la surface hépatique à la sonde d'échographie haute résolution apparaît comme un des critères les plus fiables pour discriminer les cirrhoses et fibroses sévères des stades de fibroses plus minimes. Néanmoins, l'appréciation subjective de ces irrégularités par les radiologues est une tâche difficile. L'objectif de cette étude est donc d'évaluer les performances d'un logiciel d'analyse quantitative de la surface du foie pour le diagnostic de fibrose significative en échographie et de le comparer à une interprétation radiologique subjective et à la mesure de l'élastométrie par FibroScan®. Ce logiciel semble un outil utile pour le diagnostic de fibrose significative avec une AUROC à 0,80 (IC 95%:0,71-0,87) et une excellente VPN. Ses performances globales sont comparables à celles du FibroScan® et significativement supérieures à celles de l'interprétation radiologique subjective. Son intérêt par rapport aux autres tests non invasifs de fibrose reste à définir par une étude plus importante. Dans une optique de dépistage, il pourrait s'avérer intéressant pour identifier de façon simple, rapide et non invasive, les fibroses minime ou absente ne nécessitant pas d'explorations complémentaires.

Les maladies complexes comme l'obésité sont des maladies multifactorielles. Peu de travaux existent pour essayer de prédire les effets des différents traitements et ainsi mieux adapter les traitements aux patients. L'utilisation de modèles prédictifs pour mieux guider le choix des traitements de l'obésité reste un champ de recherche peu exploré malgré le fort impact qu'elle pourrait avoir vu la prévalence de cette maladie. Dans d'autres domaines de la médecine, comme la cancérologie par exemple, de telles méthodes sont déjà utilisées pour l'aide au diagnostic se basant notamment sur des données issues de puces à ADN. Cette technologie s'avère adaptée et son utilisation a donné lieu à des résultats intéressants pour dépister les maladies ou aider les médecins dans leur choix thérapeutique. Cependant si celle‐ci s'avère suffisante pour prédire d'une manière satisfaisante dans le domaine du cancer, en revanche elle s'avère d'un apport limité dans le cadre d'une application aux données de l'obésité. Cela suggère l'utilisation d'autres données patients pour améliorer les performances en prédiction. Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire abordent les problèmes de la prédiction de la perte de poids suite à un régime ou une chirurgie bariatrique. Nous avons analysé le problème de la prédiction de la perte de poids à partir des données transcriptomique dans le cadre de deux projets européens et aussi à partir des données biocliniques dans le cadre de la chirurgie de l'obésité. Nous avons ensuite proposé trois concepts de combinaisons de modèles : combinaison de données, combinaison de méthodes et combinaison avec abstention. Nous avons analysé empiriquement ces trois approches et les expérimentations ont montré une amélioration des résultats pour les données de l'obésité même si ceux‐ci restent bien en deça de ce qu'on observe avec les données cancers, no data

This thesis concerns development projects of complex interactive systems and particularly the collaboration between project partners. In complex work situation (where safety issues, risk of organisational changes are important), interactive system design or re-engineering projects involve the participation of different stakeholders from different domains, using different methods, models and vocabularies. This diversity engenders communication problems, particularly for the information transmitted between the stakeholders. When information is not complete and/or not relevant, they can be the cause of interactive applications not corresponding to the future users' needs. An approach based on the use of Software Engineering and Human-Computer Interaction modeling techniques as common modeling solutions to create work supports between stakeholders is proposed. A modeling solution to support the representation of complex ergonomic problems and recommendations issued from ergonomic inspection is also proposed; this method, called ErgoPNets, combines Petri Nets and ergonomic criteria.; Ces travaux s'intéressent aux projets de développement visant l'informatisation des situations de travail complexes où les facteurs humains et organisationnels ont un rôle important et où les enjeux de sécurité sont considérables. De tels projets impliquent la participation d'intervenants provenant de domaines différents tels que les utilisateurs, les représentants utilisateur, les responsables des systèmes d'information, les ergonomes, les concepteurs. Dans ce contexte, la prise en compte des facteurs humains et organisationnels reste encore insuffisante pour la conception des systèmes informatiques, du fait, d'une part des limites des méthodes et modèles proposés par le Génie Logiciel et l'Interaction Homme-Machine pour l'analyse des situations de travail complexes, et d'autre part des collaborations également insuffisantes entre les intervenants au cœur de la conception (ex : ergonomes et concepteurs).Une approche basée sur l'exploitation des techniques de modélisation du GL et de l'IHM comme solutions de modélisation communes pour la création de supports de travail entre intervenants de projet, a été proposée. Une solution de modélisation pour la représentation des problèmes ergonomiques complexes et des recommandations issus des inspections ergonomiques a également été proposée dans le cadre de la thèse. Il s'agit de la méthode ErgoPNets qui combine les réseaux de Petri et l'utilisation de critères ergonomiques.

Depuis une vingtaine d'années, l'accès aux connaissances médicales est un enjeu majeur pour les professions de santé comme pour le grand public. Les limites actuelles des outils de traitement de l'information ne proviennent pas de leurs performances pour stocker et traiter rapidement des gros volumes, mais de leur incapacité à prendre en compte les spécificités des vocabulaires métier des utilisateurs. Le développement de ressources terminologiques et ontologiques pour faciliter l'usage des terminologies nationales et internationales, disponibles notamment dans le domaine de la médecine, revêt par conséquent une importance particulière. Il faut également souligner la pertinence de telles recherches dans la mouvance des Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication, dans le cadre de la société de l'information et dans le contexte du Web sémantique. Dans ce contexte, notre réflexion a porté sur la collecte, l'organisation, la représentation et la formalisation des connaissances en médecine, tout particulièrement, dans le domaine de la pneumologie. Nous avons été amenés à considérer le problème dans son ensemble, afin de comprendre les mécanismes qui sous-tendent la constitution de ressources terminologiques et ontologiques à partir de textes. Nous avons également considéré chaque tâche séparément, afin de proposer, pour chaque étape, si ce n'est une solution, au moins un savoir-faire personnel susceptible d'apporter des éléments de réponse. L'objectif principal de cette thèse consiste à mettre au point une ontologie dans le domaine de la pneumologie pour faciliter, d'une part, l'aide au codage médico-économique des pathologies et, d'autre part, la représentation des connaissances pertinentes relatives au patient, dans ce domaine de spécialité. Nos recherches couvrent l'ensemble du cycle de vie d'une ontologie, de la mise au point d'une méthodologie de construction à partir de textes à son utilisation dans un système opérationnel. Nous contribuons aux recherches dans les domaines de l'Ingénierie des connaissances et de l'Informatique médicale. La méthode de travail adoptée est une démarche expérimentale ascendante qui consiste à partir des problématiques concrètes rencontrées pour aller vers la résolution des questions scientifiques sous-jacentes. Selon cette démarche, nous avons tout d'abord cerné les besoins des pneumologues en termes de représentation des connaissances. Ensuite, nous avons mis au point une méthodologie, destinée à l'ingénieur des connaissances, fondée sur la méthode ARCHONTE définie par B. Bachimont. L'enchaînement des processus d'extraction, de sélection et de choix des candidates termes du domaine ainsi que l'aide fournie par les patrons lexico-syntaxiques pour renseigner les principes différentiels la rende relativement facile d'emploi (ou moins difficile qu'une autre) pour un ingénieur des connaissances. L'ontologie construite compte à ce jour 2260 concepts primitifs. Enfin, nous avons développé un outil de codage semi-automatique proposant deux types de codages : (1) un codage médical qui représente graphiquement les informations pertinentes relatives aux pathologies du patient et qui, à terme, servira de descripteur pour indexer intelligemment les comptes rendus d'hospitalisation ; (2) un codage médico-économique pour lequel nous obtenons un rappel de 80% et une précision de 87%. Nos résultats concernant l'ontologie et l'outil nous encouragent à poursuivre nos recherches et à améliorer les solutions proposées.

In the framework of the multidisciplinary DocPatient project (2002/2005), we studied the hospital electronic medical record in collaboration with a pilot site (neonatal medicine and general-purpose paediatric reanimation directed by Doctor G. Krim of the Hospital of Amiens) and an industrial partner (the company Uni-medicine). We observed the practices of the health care professionals with the paper and electronic documents. These latter enable them to collaborate, to share knowledge about the patients, about their activities and to communicate in an asynchronous way. We retrieved in the paper documents many annotations whereas such functionality generally does not exist in the current electronic medical record. So, we studied this practice and we noticed that annotations are also a relevant support for the collaboration of health care professionals, in particular for the creation of a shared comprehension of the patients and of a collective awareness of the group activities. Finally, our mission in the project consisted to understand why and how health care professionals annotate and to specify this functionality on numerical support. We studied the functionalities of the existing software of annotations and we compared them with the paper medical practices of annotations. Thanks to this comparison, we choose a set of functionalities we implemented in a model: DocAnnot. In order to validate our hypothesis, we carried out an evaluation of this model in our pilot site. So, we built a conceptual model of the activity of annotations and of the annotation object. To finish, we tried to abstract this model in order to propose a model independent of the medical field.; Dans le cadre du projet multidisciplinaire DocPatient (2002/2005), nous avons travaillé sur le dossier patient électronique hospitalier en collaboration avec un site pilote (le service de médecine néonatale et de réanimation pédiatrique polyvalente dirigé par le Docteur G. Krim du Centre Hospitalier Universitaire (CHU) d'Amiens) et un partenaire industriel (la société Uni-médecine). Nous avons observé les pratiques des professionnels de santé avec les documents papier et numériques. Ces derniers leur permettent de collaborer, de partager des connaissances sur les patients, sur leurs activités et de communiquer de manière asynchrone. On retrouve dans les documents papier de nombreuses annotations alors que sur support numérique cette fonctionnalité n'existe généralement pas. Nous avons donc étudié cette pratique et remarqué que les annotations sont elles aussi des supports essentiels à la collaboration des professionnels de santé, notamment pour la création et la maintenance d'une compréhension partagée des patients et d'une certaine conscience collective des activités du groupe. Finalement, notre mission dans le projet a consisté à comprendre pourquoi et comment les professionnels de santé annotent et à spécifier cette fonctionnalité sur support numérique.Nous avons étudié les fonctionnalités des logiciels d'annotations existants, nous les avons comparées avec les pratiques d'annotations médicales papier, ce qui nous a permis de choisir un ensemble de fonctionnalités que nous avons implémentées dans une maquette, DocAnnot. Afin de valider nos réflexions, nous avons réalisé une évaluation de cette maquette dans notre site pilote. Nous avons ensuite construit un modèle conceptuel de l'activité d'annotations et de l'objet annotation. Nous avons cherché, pour finir, à abstraire ce modèle pour en proposer un qui est indépendant du domaine médical.

In the framework of the multidisciplinary DocPatient project (2002/2005), we studied the hospital electronic medical record in collaboration with a pilot site (neonatal medicine and general-purpose paediatric reanimation directed by Doctor G. Krim of the Hospital of Amiens) and an industrial partner (the company Uni-medicine). We observed the practices of the health care professionals with the paper and electronic documents. These latter enable them to collaborate, to share knowledge about the patients, about their activities and to communicate in an asynchronous way. We retrieved in the paper documents many annotations whereas such functionality generally does not exist in the current electronic medical record. So, we studied this practice and we noticed that annotations are also a relevant support for the collaboration of health care professionals, in particular for the creation of a shared comprehension of the patients and of a collective awareness of the group activities. Finally, our mission in the project consisted to understand why and how health care professionals annotate and to specify this functionality on numerical support. We studied the functionalities of the existing software of annotations and we compared them with the paper medical practices of annotations. Thanks to this comparison, we choose a set of functionalities we implemented in a model: DocAnnot. In order to validate our hypothesis, we carried out an evaluation of this model in our pilot site. So, we built a conceptual model of the activity of annotations and of the annotation object. To finish, we tried to abstract this model in order to propose a model independent of the medical field.; Dans le cadre du projet multidisciplinaire DocPatient (2002/2005), nous avons travaillé sur le dossier patient électronique hospitalier en collaboration avec un site pilote (le service de médecine néonatale et de réanimation pédiatrique polyvalente dirigé par le Docteur G. Krim du Centre Hospitalier Universitaire (CHU) d'Amiens) et un partenaire industriel (la société Uni-médecine). Nous avons observé les pratiques des professionnels de santé avec les documents papier et numériques. Ces derniers leur permettent de collaborer, de partager des connaissances sur les patients, sur leurs activités et de communiquer de manière asynchrone. On retrouve dans les documents papier de nombreuses annotations alors que sur support numérique cette fonctionnalité n'existe généralement pas. Nous avons donc étudié cette pratique et remarqué que les annotations sont elles aussi des supports essentiels à la collaboration des professionnels de santé, notamment pour la création et la maintenance d'une compréhension partagée des patients et d'une certaine conscience collective des activités du groupe. Finalement, notre mission dans le projet a consisté à comprendre pourquoi et comment les professionnels de santé annotent et à spécifier cette fonctionnalité sur support numérique.Nous avons étudié les fonctionnalités des logiciels d'annotations existants, nous les avons comparées avec les pratiques d'annotations médicales papier, ce qui nous a permis de choisir un ensemble de fonctionnalités que nous avons implémentées dans une maquette, DocAnnot. Afin de valider nos réflexions, nous avons réalisé une évaluation de cette maquette dans notre site pilote. Nous avons ensuite construit un modèle conceptuel de l'activité d'annotations et de l'objet annotation. Nous avons cherché, pour finir, à abstraire ce modèle pour en proposer un qui est indépendant du domaine médical.

Journée spéciale du GDR STIC Santé-Inserm; Le projet Neurobase a pour objectif d'établir les conditions permettant de fédérer au travers d'Internet des bases d'informations en neuroimagerie, situées dans différents centres d'expérimentation, cliniques neurologiques ou de recherche en neurosciences cognitives. Ce projet consistera à spécifier comment relier et accéder à des bases d'informations en neuroimagerie par la définition d'une architecture informatique permettant l'accès et le partage de résultats d'expérimentations ou bien encore de méthodes de traitement des données au sein d'un même site ou entre sites différents. Cela permettra par exemple au sein de ces bases d'informations la recherche de résultats similaires, la recherche d'images contenant des singularités ou encore des recherches transversales de type "fouille de données" pour mettre en évidence d'éventuelles régularités.

In recent years, with a rapid expansion of online information available on medical web sites in different languages, one of the issues that have to be addressed is that of the access and the processing of this online information. It generally assumes that large, multilingual lexical resources are available for each language pair. How to update these multilingual resources becomes an important clue, especially in a rapidly evolving domain such as medicine. This thesis focuses on domain-specific bilingual lexicon extraction from online medical texts. Our goal is to develop a translation method for bilingual lexicon acquisition from comparable corpora and for query translation in cross-language information retrieval (CLIR). We present here a novel approach based on words distribution symmetry. Traditional approaches to bilingual lexicon extraction from comparable corpora are based on the assumption that words that are translations of each other will have similar distributional profiles across languages. However, they proposed one direction extraction, only from the source to the target language. The basic intuition of the symmetrical distribution is that the reciprocal distribution similarity between two words of different languages is an effective criterion for identifying the translational affinity between words. On the one hand, we evaluated our model for a French-English medical lexicon extraction. On the other hand, the extracted lexicon is used for query translation and expansion in CLIR. The results show that our approach exploring symmetrical distribution performs better than the traditional approach to bilingual lexicon extraction. For query translation and expansion tasks, our model improves the retrieval results only in a semi-supervised mode when compared with the dictionary-based method., L'accroissement explosif des connaissances dans le domaine médical et l'inflation textuelle et multilingue, notamment sur le Web, confèrent à l'accès, l'exploitation ou la traduction de ces informations un enjeu important. Ces traitements nécessitent des ressources lexicales multilingues qui font partiellement défaut. L'actualisation de ces ressources multilingues est donc une problématique clé dans l'accès à ces informations. Les travaux présentés ici ont été réalisés dans le cadre de l'extraction de lexique bilingue spécialisé à partir de textes médicaux comparables. L'objectif est d'évaluer et de proposer un outil d'aide à l'actualisation de lexique bilingue spécialisé et à la recherche d'information translangue en s'appuyant sur l'exploitation de ressources bilingues provenant du Web dans le domaine médical. Nous présentons un modèle fondé sur l'analyse distributionnelle en introduisant à cette occasion une nouvelle notion que nous nommons symétrie distributionnelle. En général, les modèles classiques d'extraction de lexique bilingue à partir de corpus comparables établissent la relation de traduction entre deux mots en calculant la ressemblance entre leurs distributions d'une langue vers l'autre (par exemple, du français vers l'anglais). L'hypothèse de symétrie distributionnelle postule que la ressemblance des distributions de deux mots dans les deux directions de langues est un critère fort du lien traductionnel entre ces mots. Deux grandes applications de ce modèle ont été expérimentées afin de le valider. Il s'agit de l'extraction d'un lexique bilingue médical (français-anglais) et de la recherche d'information translangue. Dans le cas de l'extraction lexicale bilingue, les résultats montrent que la prise en compte de la symétrie distributionnelle améliore la performance de manière significative par rapport aux modèles classiques. Dans le cas de la recherche d'information translangue, notre modèle a été appliqué pour traduire et étendre les requêtes. Les résultats montrent que lorsque les propositions de traduction ou d'extension sont supervisées par l'utilisateur, il améliore la recherche d'information par rapport à une traduction basée sur un dictionnaire initial.