Découverte de connaissances à partir d'ontologies biomédicales dans des domaines croisés

Ces dernières années, la demande pour le partage et l'intégration des données médicales dans la recherche biomédicale a augmenté. Afin d'améliorer un système de soins de santé, il est nécessaire de soutenir l'intégration des données en facilitant des systèmes et des pratiques d'interopérabilité sémantique. L'interopérabilité sémantique est difficile à atteindre dans ces systèmes car les modèles conceptuels sous-jacents aux ensembles de données ne sont pas pleinement exploités. Dans cet article, nous proposons un cadre sémantique, appelé Découverte et Exploration des Connaissances Médicales (MedKDD), qui vise à construire une hiérarchie de sujets et à servir l'interopérabilité sémantique entre différentes ontologies. À cette fin, nous nous concentrons entièrement sur la découverte de motifs sémantiques concernant l'association des relations dans le réseau d'informations hétérogènes représentant différents types d'objets et de relations dans plusieurs ontologies biologiques et la création d'une hiérarchie de sujets à travers l'analyse des motifs découverts. Ces motifs sont utilisés pour regrouper des réseaux d'informations hétérogènes en un ensemble de graphes thématiques plus petits de manière hiérarchique, puis pour mener une découverte de connaissances interdomaines à partir des multiples ontologies biologiques. Ainsi, les motifs ont contribué de manière significative à la découverte de connaissances à travers plusieurs ontologies. Nous avons démontré la découverte de connaissances interdomaines dans le cadre MedKDD en utilisant une étude de cas avec 9 ontologies biologiques primaires de Bio2RDF et en la comparant à l'approche de traitement des requêtes interdomaines, à savoir SLAP. Nous avons confirmé l'efficacité du cadre MedKDD dans la découverte de connaissances à partir de plusieurs ontologies médicales.