L’intelligence artificielle au service de la santé mentale

L’intelligence artificielle est l’objet de nombreuses recherches, mais aussi de nombreux fantasmes. Elle vise à reproduire l’intelligence humaine dans ses capacités d’apprentissage, de stockage de connaissances et de calculs. Dans le domaine de l’ingénierie des connaissances, les premières représentations se sont largement inspirées des essais de modélisation de la mémoire sémantique. Cette dernière, composante de la mémoire à long terme, est la mémoire des mots, des idées, des concepts. C’est également le seul système de mémoire déclarative qui résiste de façon remarquable aux effets de l’âge. Des modifications cognitives non spécifiques peuvent diminuer les performances des sujets‚ âgés dans différentes épreuves et signalent plutôt des difficultés d’accès à des représentations sémantiques qu’une atteinte du stock sémantique lui-même. Certaines démences, avec au premier rang d’entre elle la démence sémantique, et dans un moindre mesure la maladie d’Alzheimer, se traduisent entre autre par une atteinte de la mémoire sémantique. Nous proposons dans cet article d’utiliser le modèle des ontologies computationnelles, modélisation formelle et relativement fine, au service de la neuropsychologie : pour le praticien dans des systèmes d’aide à la décision, pour le patient à titre de prothèse cognitive externalisée, et pour le chercheur afin d’étudier la mémoire sémantique.

Enrichir les classifications en psychiatrie par les données textuelles : création d’une ontologie de la psychiatrie

Le projet Covalmo s’est développé en partenariat entre le centre hospitalier Sainte-Anne et le Laboratoire d’Ingénierie des Connaissances en e-Santé. L’objectif premier de Covalmo, situé à mi-chemin entre l’Informatique et la Médecine, est d’expliciter l’ensemble des déterminants possibles de maladies psychiatriques dans le but de contribuer au développement d’un consensus sur les catégories descriptives des troubles psychiatriques, au travers d’outils et méthodes de l’Ingénierie des Connaissances. Covalmo vise ainsi au développement d’outils répondants à deux problématiques : (1) mieux décrire les diagnostics posés et les actes pratiqués, et ainsi (2) mieux indexer les dossiers patient. L’Ingénierie des Connaissances traite de la modélisation des connaissances et des problématiques qui y sont liées. Pour cela, elle développe des ontologies informatiques, qui sont des modèles permettant de recenser, organiser et lier des concepts entre eux grâce aux relations qui les unissent. Les concepts sont des entités ayant un sens dans le domaine représenté, et les relations sont les liens sémantiques entretenus entre ces concepts. Le développement de l’ontologie du domaine de la psychiatrie, OntoPsychia, est réalisé à partir des informations contenues dans un corpus textuel composé de 8000 CRH préalablement anonymisés selon un protocole strict. L’hypothèse de base de ce travail étant que les mots et les différentes verbalisations présentes dans les textes sont des traces de la conceptualisation du domaine et peuvent être utilisés pour construire l’ontologie. Les différentes nomenclatures utilisées depuis dix ans pour annoter les dossiers patients (CIM-10, DSM, ATC) sont aussi utilisées pour enrichir l’ontologie.

La validation de l’ontologie sera effectuée par les experts du domaine, ainsi que par sa mise en opérationnalisation au sein d’applications dédiées, par exemple : indexation de comptes rendus et de dossiers patients ou découverte de profils de patients résistants aux traitements médicamenteux. Ci-dessous, un extrait du module d’OntoPsychia modélisant la vie sociale (Fig. 1).

Reasons (not) to Spend a Few Billions More on EHRs: How Human Factors Research Can Help

OBJECTIVES

To select best medical informatics research works published in 2013 on electronic health record (EHR) adoption, design, and impact, from the perspective of human factors and organizational issues (HFOI).

METHODS

We selected 2,764 papers by querying PubMed (Mesh and TIAB) as well as using a manual search. Papers were evaluated based on pre-defined exclusion and inclusion criteria from their title, keywords, and abstract to select 15 candidate best papers, finally reviewed by 4 external reviewers using a standard evaluation grid.

RESULTS

Five papers were selected as best papers to illustrate how human factors approaches can improve EHR adoption and design. Among other contributions, these works: (i) make use of the observational and analysis methodologies of social and cognitive sciences to understand clinicians' attitudes towards EHRs, EHR use patterns, and impact on care processes, workflows, information exchange, and coordination of care; (ii) take into account macro- (environmental) and meso- (organizational) level factors to analyze EHR adoption or lack thereof; (iii) highlight the need for qualitative studies to analyze the unexpected side effects of EHRs on cognitive and work processes as well as the persistent use of paper.

CONCLUSION

Selected papers tend to demonstrate that HFOI approaches and methodologies are essential to bridge the gap between EHR systems and end users, and to reduce regularly reported adoption failures and unexpected consequences.

Why Medical Informatics (still) Needs Cognitive and Social Sciences

Objectives: To summarize current excellent medical informatics research in the field of human factors and organizational issues.

Methods: Using PubMed, a total of 3,024 papers were selected from 17 journals. The papers were evaluated on the basis of their title, keywords, and abstract, using several exclusion and inclusion criteria. 15 preselected papers were carefully evaluated by six referees using a standard evaluation grid.

Results: Six best papers were selected exemplifying the central role cognitive and social sciences can play in medical informatics research. Among other contributions, those studies: (i) make use of the distributed cognition paradigm to model and understand clinical care situations; (ii) take into account organizational issues to analyse the impact of HIT on information exchange and coordination processes; (iii) illustrate how models and empirical data from cognitive psychology can be used in medical informatics; and (iv) highlight the need of qualitative studies to analyze the unexpected side effects of HIT on cognitive and work processes.

Conclusion: The selected papers demonstrate that paradigms, methodologies, models, and results from cognitive and social sciences can help to bridge the gap between HIT and end users, and contribute to limit adoption failures that are reported regularly.

Why Medical Informatics (still) Needs Cognitive and Social Sciences

OBJECTIVES

To summarize current excellent medical informatics research in the field of human factors and organizational issues.

METHODS

Using PubMed, a total of 3,024 papers were selected from 17 journals. The papers were evaluated on the basis of their title, keywords, and abstract, using several exclusion and inclusion criteria. 15 preselected papers were carefully evaluated by six referees using a standard evaluation grid.

RESULTS

Six best papers were selected exemplifying the central role cognitive and social sciences can play in medical informatics research. Among other contributions, those studies: (i) make use of the distributed cognition paradigm to model and understand clinical care situations; (ii) take into account organizational issues to analyse the impact of HIT on information exchange and coordination processes; (iii) illustrate how models and empirical data from cognitive psychology can be used in medical informatics; and (iv) highlight the need of qualitative studies to analyze the unexpected side effects of HIT on cognitive and work processes.

CONCLUSION

The selected papers demonstrate that paradigms, methodologies, models, and results from cognitive and social sciences can help to bridge the gap between HIT and end users, and contribute to limit adoption failures that are reported regularly.

Rare diseases knowledge management: the contribution of proximity measurements in OntoOrpha and OMIM

In this paper, we introduce an application of Proxima and define a new measure of proximity between two concepts present in an ontology. The approach is based on the three dimensions of a conceptualization: intention with relations between concepts, expression with terms denoting concepts, and extension with instances of concepts. This preliminary work, in the field of rare diseases, involved the Orphanet Ontology of Rare Diseases (OntoOrpha) and corpus of texts extracted from Online Inheritance in Man (OMIM). The proximity measurements are consistent with an appropriate representation of groups of diseases in the ontology, which are derived from the Orphanet classifications of rare diseases. Other semantic relations are explored and new perspectives in medical knowledge curation are proposed.