Contexte:
L'essor fulgurant des technologies numériques a transformé le paysage médical, faisant de la structuration et de l'accès aux données une priorité cruciale. Les données médicales, souvent dispersées entre divers systèmes et formats, constituent une ressource inestimable pour améliorer la qualité des soins, favoriser la recherche clinique et personnaliser les traitements. Toutefois, cette transformation numérique soulève des enjeux majeurs, tels que l'harmonisation des formats de données, la sécurité et la confidentialité des informations sensibles, et l'accessibilité pour les professionnels de santé. La structuration efficace des données est essentielle pour permettre un accès rapide et sécurisé, tout en assurant la protection des droits des patients. Ainsi, la résolution de ces défis représente un levier stratégique pour l'innovation dans le secteur de la santé, visant à maximiser l'efficacité des soins tout en respectant les cadres éthiques et légaux.
Les travaux de recherche se focalisent sur l'élaboration de solutions pour gérer des données médicales hétérogènes provenant de diverses sources, en utilisant les ontologies et l'intelligence artificielle.
Références
Sari Palojoki et al. (2024). Semantic Interoperability of Electronic Health Records: Systematic Review of Alternative Approaches for Enhancing Patient Information Availability
S Menad et al. (2024). Fusion d'ontologies biomédicales par des modèles siamois et validation par modèles de langue
César H et al. (2023). The use of foundational ontologies in biomedical research
Tiffany J. Callahan et al. (2023). Ontologizing health systems data at scale: making translational discovery a reality
Valentini riccardo (2024). Ontology-based Data Management in Healthcare
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