Canal-U_EZpublish 221754 fre Titre : Codage automatisé : proposition d’une méthode utilisant une ontologie médicale construite par fouille de textes.Résumé : Le codage automatisé est devenu un enjeu médico-économique majeur.Deux étapes clés peuvent être individualisées parmi les méthodes proposées dans la littérature : une première consiste à fabriquer une terminologie médicale, une seconde à construire une ontologie agrégeant ces termes en concepts par la formalisation de liens logiques. Chacune de ces étapes peut être réalisée à dire d’expert et/ou par fouille de textes. Nous proposons une méthode entièrement automatisée pour réaliser ces deux étapes, l’ontologie finalement obtenue devant permettre de formaliser une relation simple entre des expressions et le codage selon la 10è Classification Internationale des Maladies (CIM-10).Méthodes : Nous utilisons des courriers hospitaliers en français (texte libre) issus de 8610 séjours pour lesquels nous disposons également du codage des diagnostics selon la CIM-10. Nous retenons 201 codes différents (codes présents plus de 30 fois). Tout d’abord, nous construisons une terminologie médicale par la recherche de motifs séquentiels au sein des courriers puis un filtre est appliqué. Ensuite nous réalisons, pour chaque code, une étape de sélection des expressions clés par fouille statistique de données. Nous fixons deux seuils de significativité permettant d’identifier d’une part les synonymes du libellé du code décrit et d’autre part les expressions appartenant à la symptomatologie de la pathologie ainsi codée.Résultats : Nous obtenons une terminologie comprenant plus de 60 000 expressions médicales. L’étape de fouille statistique de données associe à chaque code 14 synonymes et 45 symptômes (valeurs médianes). Nous disposons notamment des variants orthographiques couramment utilisés dans les courriers hospitaliers.Discussion/Conclusion : L’ontologie ainsi obtenue et son intérêt dans la construction de règles de prédiction du codage sont évaluées. La généralisation à davantage de diagnostics requiert l’utilisation d’un nombre plus élevé de séjours hospitaliers. Notre méthode n’est dépendante ni de la langue ni de la classification utilisées.Intervenant : FICHEUR Grégoire (CHRU de Lille, service d’information et des archives médicales, EA2694, Lille, France).Conférence enregistrée lors des journées EMOIS 2011 à Nancy. Session : systèmes d’informations. Modérateurs : Régis BEUSCART (CHRU de Lille, service d’information et des archives médicales, EA2694, Lille, France) , Sandra GOMEZ (ATIH - Lyon).Réalisation, production : Canalu U/3S, CERIMES.SCD Médecine. codage automatisé EMOIS Nancy 2011 fouille de données ontologie médicale terminologie médicale LOMFRv1.0 image en mouvement LOMv1.0 author 2011-03-18 LOMv1.0 content provider 2011-03-18 LOMv1.0 content provider 2011-03-18 LOMv1.0 LOMFRv1.0 video/x-flvhttp://www.canal-u.tv/canalu/producteurs/canal_u_medecine/dossier_programmes/informatique_medicale/colloque_et_evenement/emois_nancy_2011/emois_nancy_2011_codage_automatise_ontologie_medicale_construite_par_fouille_de_textesrtmpt://mediaFM01.cines.fr/3517/cerimes/cutms/emois_c24_ficher.mp4 91235137 PT0H20M20S LOMv1.0 lecture LOMv1.0 higher education LOMv1.0 doctorat SupLOMFRv1.0 bac>=6 LOMv1.0 formation continue LOMv1.0 other LOMv1.0 other LOMv1.0 no LOMv1.0 no Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs LOMv1.0 ispartof URI http://www.canal-u.tv/producteurs/canal_u_medecine/(onglet)/collections/(id)/221495#onglet_collection EMOIS Nancy 2011 LOMv1.0 discipline Universités Numériques Thématiques 2009 http://www.universites-numeriques.fr LOMv1.0 discipline CDD 22e éd. DDC 22nd ed. 610 Sciences médicales. Médecine CDD 22e éd. DDC 22nd ed. 310 Statistiques CDD 22e éd. DDC 22nd ed. 004 Traitement des données. Informatique MeSH 2008 http://ist.inserm.fr/basismesh/meshv08.html MeSH 2008 http://www.nlm.nih.gov/mesh/MBrowser.html terminologie MeSH 2008 http://ist.inserm.fr/basismesh/meshv08.html MeSH 2008 http://www.nlm.nih.gov/mesh/MBrowser.html statistique