Récemment, la MPOC suscite un intérêt croissant. La plupart des études portent sur les causes [9], les symptômes [10], le diagnostic [11], la prévention [12], le traitement [13], le nombre de patients [14] et les coûts économiques [15]. D'autre part, peu d'études statistiques examinent l'évolution de la maladie avec et sans cesser de fumer [16]. Le premier système de surveillance de la MPOC a été développé par [17]. Ce projet envoie la saturation en oxygène au sang et la fréquence cardiaque à des spécialistes via le circuit téléphonique traditionnel. Dans un travail similaire, Souf et al. [18] a proposé un modèle simple où l'infirmière équipée par les appareils médicaux et électroniques rend visite mensuellement à des patients pour fournir une assistance à distance. Trappenburg et al. [19] ont expliqué comment les patients répondent manuellement aux questionnaires quotidiens pour faciliter le suivi. Kuilboer et al. [20] ont présenté une bonne tentative pour aider les prestataires de soins à traiter les patients atteints de MPOC. Ils ont proposé un modèle simple de prise de décision basé sur des données spécifiques au patient obtenues à partir de dossiers de santé électroniques. Ce travail vise à améliorer la décision initiale du pneumologue de se conformer aux directives de la MPOC.
La télémédecine dans la MPOC est le principal domaine de recherche de nombreuses études telles que celles menées par Mokhtar et al. [21], Rosso et al. [22] et Song et al. [23]. Ces auteurs ont présenté des systèmes de suivi en temps réel pour gérer le plan de traitement à la maison. Les solutions de surveillance à distance visent à mesurer de manière continue ou intermittente divers paramètres physiologiques. Mokhtar et al. ont développé un système de recommandation pour intervenir lors d'une situation d'urgence qui sont associés à des conditions instables. La prise de décision est structurée d'une façon hiérarchique, où les règles de notifications sont basées entièrement sur les lignes directrices classiques. Song a proposé un programme d'entraînement pour réhabiliter les patients atteints de la MPOC. Ce programme suit les paramètres de sécurité tels que la saturation en oxygène, la pression artérielle, et le rythme cardiaque. La gravité de cette maladie nécessite de nouvelles méthodes d’intervention pour prévenir les exacerbations et les comorbidités. À cet égard, de nombreuses méthodologies ont émergé pour guider les plans thérapeutiques cliniques. Rosso a créé une plate-forme de gestion qui utilise des dispositifs de surveillance pour fournir des soins de santé à distance pour les patients atteints de maladie chronique et qui vivent dans des zones isolées, à partir une infrastructure de capteurs portables. Dans ce projet (CHRONIUS), il y a plusieurs niveaux de soutien à la décision. Le premier niveau est un processus en temps réel dédié à avertir le personnel médical lorsque certains paramètres vitaux sont anormaux, tandis que le second niveau peut être utilisé hors ligne pour fournir une évaluation du statuts, tels que l'historique et les données de laboratoire pour proposer des procédures possibles. Mais similaire au cas précédent, le moteur de raisonnement responsable de la liaison entre la gestion de la performance et la planification organisationnelle n'est pas divulgué. Alternativement, Lasierra [24] a proposé une approche pour fournir une gestion clinique à un niveau plus profond et plus personnel dans des scénarios de surveillance à domicile. Lasierra a développé une solution ontologique capable de présenter un large éventail de services tels que la surveillance de l'état de santé, les alertes en temps réel et les rappels. En revanche, Jung et al. [25] ont présenté un cadre contextuel peut être exécuté sur un système portable et dans un environnement informatique ubiquitaire. Paganelli et al. [26] ont proposé un modèle
contextuel basé sur un intergiciel orienté ontologie, fournissant un cadre d'application réutilisable et extensible pour la surveillance et l'assistance des patients à domicile. Pitta et al. [27] ont utilisé des questionnaires subjectifs et des capteurs de mouvement pour quantifier la quantité d'activité physique réalisée par les patients atteints de MPOC dans la vie quotidienne.
Dans le même contexte, certaines recherches intéressantes ont abordé le sujet d'un point de vue plus vaste et plus profonde. El-Sabbagh et al. [28] ont proposé une ontologie de niveau supérieur pour gérer les termes cliniques dans la Nomenclature Systématique de la Médecine — Termes Cliniques (SNOMED CT) et soutenir les initiatives de qualité basée sur l'Ontologie pour la Science Médecine générale (OGMS). Pasquale et al. [29] ont développé un système multi agents pour soutenir la prestation de soins de santé à distance. Le cadre proposé est compatible avec le niveau de santé international de niveau 7, décrivant les informations relatives aux patients et aux services sur la base des directives de HL7. Les auteurs ont tenté d’intégrer les agents d’échange de données et les agents de sécurité afin de gérer différents formats de données et fournir des services médicaux sécurisés.
Bhatt et al. [30] ont fourni l’extraction automatique de sous-ontologies valides, dirigée par l’utilisateur. Ce projet a utilisé le profil avancé pour réduire le coût d'extraction à partir d'une ontologie complexe et de grande taille. Bhatt a conçu un système prototype (ontoMove) pour développer des applications dans le domaine des systèmes d’information médicale à l’aide de normes Web sémantiques tels que le cadre de description de ressources (RDF), le schéma RDF et la source de connaissances de langage médical unifié (UMLS) du langage W3C Web Ontology Language (OWL). Farfan et al. [31] a proposé le système XOntoRank pour permettre la recherche de mots clés XML prenant en compte les ontologies dans les dossiers médicaux électroniques.
Contrairement à ces approches qui utilisent l'ontologie seulement pour améliorer la gestion de services médicaux, nous abordons l'aspect pratique du problème de la MPOC en utilisant une base de connaissances ontologique générale pour promouvoir l'autonomie des patients.
Au moment de la rédaction de ce document, il n'y avait aucune ontologie médicale capable de fournir un service de santé omniprésent avec des propriétés sémantiques dans le domaine de la MPOC. Selon cette affirmation, un modèle ontologique extensif avec des règles SWRL ont été créé pour réaliser un système de suivi et d'aide à la décision pour la MPOC.