Ontologie pour la traçabilité des manipulations d'images médicales

HAL Id: tel-01297500

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01297500

HAL is a multi-disciplinary open access

archive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers.

L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d’enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.

médicales

Maria Aydee Sanchez Santana

To cite this version:

Maria Aydee Sanchez Santana. Ontologie pour la traçabilité des manipulations d’images médicales. Web. Université de Franche-Comté, 2014. Français. �NNT : 2014BESA2060�. �tel-01297500�

é c o l e d o c t o r a l e _{s c i e n c e s p o u r l ’ i n g é n i e u r e t m i c r o t e c h n i q u e s}

U N I V E R S I T É D E F R A N C H E - C O M T É

n

Ontologie pour la Trac¸abilit ´e des

Manipulations d’Images M ´edicales

é c o l e d o c t o r a l e _{s c i e n c e s p o u r l ’ i n g é n i e u r e t m i c r o t e c h n i q u e s}

U N I V E R S I T É D E F R A N C H E - C O M T É

TH `

ESE pr ´esent ´ee par

Mar´ıa Ayde ´e

S ´

ANCHEZ SANTANA

pour obtenir le

Grade de Docteur de

l’Universit ´e de Franche-Comt ´e

Sp ´ecialit ´e :Informatique

Ontologie pour la Trac¸abilit ´e des Manipulations

d’Images M ´edicales

Unit ´e de Recherche :

Institut FEMTO-ST/DISC UMR CNRS 6174

Soutenue le 23 Octobre 2014 devant le Jury :

Jean-ChristopheLAPAYRE Directeur de th `ese Professeur `a l’Universit ´e de Franche-Comt ´e

Marie-LaureBETBEDER Co-Directeur de th `ese Maˆıtre de Conf ´erences `a l’Universit ´e de Franche-Comt ´e

PhilippeROOSE Rapporteur Maˆıtre de Conf ´erences HDR `a LIUPPA/T2I

Mohand-SaidHACID Rapporteur Professeur `a l’Universit ´e Claude Bernard Lyon 1

ChristopheNICOLLE Examinateur Professeur `a l’Universit ´e de Bourgogne

JaimeCARRANZA MADRIGAL Examinateur Professeur `a l’UMSNH, Morelia, Mexique

N◦

Je tiens ici `a remercier toutes les personnes proches qui ont fait que ces travaux de th `ese ont pu ˆetre men ´es `a bien. C’est un tel plaisir d’ ´ecrire ces remerciements envers tant de personnes qui m’ont soutenue tout au long de ces trois ann ´ees.

Au-del `a de la formalit ´e d’usage, c’est avec un grand plaisir que je remercie les membres de mon jury :

Monsieur Jean-Christophe Lapayre, mon directeur de th `ese, et Madame Marie-Laure Betbeder, ma co-directrice de th `ese, pour avoir cru en moi et m’avoir donn ´e l’opportunit ´e de r ´ealiser cette th `ese au sein de votre ´equipe malgr ´e la distance qui nous s ´eparait `a la base. Gr ˆace `a vous, j’ai pu d ´ecouvrir un nouveau domaine scientifique que sont les ontologies qui font le lien entre l’informatique et la m ´edecine, mais ´egalement un nouveau pays et une nouvelle culture.

Monsieur Philippe Roose et Monsieur Mohand-Said Hacid qui m’ont fait l’honneur de rap-porter ma th `ese ainsi que pour les retours que vous m’avez fait. Et Monsieur Christophe Nicolle pour avoir accept ´e de faire partie de mon jury et pour l’ensemble de ses conseils techniques ainsi que pour son expertise.

Le Docteur Jaime Carranza Madrigal pour avoir bien voulu ˆetre membre de mon jury malgr ´e le d ´ecalage horaire et l’obligation de se r ´eveiller tr `es t ˆot (ou de se coucher tr `es tard) et pour m’avoir donn ´e son point de vue de m ´edecin sur le travail r ´ealis ´e et fourni une validation de la partie m ´edicale de mes travaux, en collaboration avec le Docteur Sonia Maria L ´opez Contreras et le Radiologue Fernando S ´anchez Contreras.

Je tiens ´egalement `a remercier chaleureusement :

L’ensemble des membres du d ´epartement informatique pour leur accueil. Et plus parti-culi `erement mes coll `egues et amis doctorants et docteurs : Rami et Oscar pour avoir ´et ´e mes premiers amis au laboratoire et pour m’avoir offert votre amiti ´e inconditionnelle. Merci `a la TEAM des doctorants : S ´ebastien, Alo¨ıs, Alban, Hadrien, Jean-Marie, Romain et les autres, pour votre amiti ´e, votre aide avec le franc¸ais et vos conseils, ainsi que pour l’ambiance quotidienne. Je les remercie pour leurs encouragements et leur bonne humeur.

Ma famille, et en particulier mes parents, `a qui je souhaite adresse un immense merci pour leur soutien tout au long de ma vie, leurs enseignements et leur confiance.

Enfin, j’adresse une mention toute particuli `ere `a C ´edric, mon compagnon, qui m’a donn ´e plus que son amour. Il a su me soutenir tout au long de ces 3 ann ´ees de th `ese et a su me motiver chaque jour pour ´ecrire et finir ce manuscrit `a temps. Merci pour m’avoir toujours soutenue dans mes choix, pour nos discussions sans fin, pour regarder dans le m ˆeme direction que moi et bien plus encore. . .

Introduction 13

Introduction g ´en ´erale . . . 13

Plan du m ´emoire . . . 15

Quelques indications pour la lecture de ce rapport . . . 17

I Etat de l’art´ 19 1 T ´el ´e-applications collaboratives 23 Introduction . . . 23

1.1 Le travail collaboratif et les collecticiels . . . 24

1.1.1 Mod `ele fonctionnel des environnements collaboratifs . . . 26

1.1.2 Les modes de fonctionnement en collaboration . . . 27

1.2 Le cloud computing . . . 27

1.3 T ´el ´e-applications pour la m ´edecine . . . 29

1.3.1 Une croissance exponentielle depuis 2010 . . . 29

1.3.2 organisation collaborative des applications de sant ´e . . . 31

1.3.3 Aspect m ´edico-l ´egal . . . 32

Conclusion . . . 34

2 Etat de l’art des ontologies m ´edicales´ 35 Introduction . . . 35

2.1 Le domaine g ´en ´eral des ontologies . . . 36

2.1.1 Types d’ontologies . . . 38

2.1.2 Les m ´ethodologies de d ´eveloppement des ontologies . . . 39

2.1.3 Les langages de repr ´esentation . . . 43

2.2 Les ontologies dans le domaine m ´edical . . . 44

2.2.1 Taxonomies m ´edicales . . . 46

2.2.2 D ´eveloppement des ontologies m ´edicales . . . 50

2.3 Cycle de vie d’une ontologie . . . 61

2.4 Evaluation d’une ontologie . . . 63´

Conclusion . . . 65

II Contribution 69 3 Conception des ontologies dans le domaine vasculaire 73 Introduction . . . 73

3.1 Les maladies vasculaires . . . 73

3.2 M ´ethode de conception de nos ontologies . . . 75

3.2.1 R ´epondre aux questions de comp ´etences . . . 76

3.2.2 Processus de d ´eveloppement . . . 77

3.3 D ´efinition de nos deux premi `eres ontologies dans le domaine vasculaire . . 82

3.3.1 Ontologie du syst `eme vasculaire . . . 83

3.3.1.1 Composants de l’ontologie . . . 83

3.3.1.2 Formalismes pour la repr ´esentation des connaissances . . 84

3.3.1.3 D ´eveloppement de l’ontologie . . . 91

3.3.2 Ontologie du diagnostic . . . 96

3.3.2.1 Repr ´esentation du diagnostic sur un mod `ele ontologique . 97 3.4 D ´efinition d’une troisi `eme ontologie d ´edi ´ee `a la trac¸abilit ´e . . . 102

3.4.1 Trac¸abilit ´e et temporalit ´e en t ´el ´em ´edecine . . . 104

3.4.2 Ontologie de trac¸abilit ´e . . . 105

Conclusion . . . 109

4 COOVADIS : COllabOrative VAscular DIagnoSis 111 Introduction . . . 111

4.1 D ´efinition de la plateforme . . . 111

4.1.1 COOVADIS : une aide `a la collaboration du diagnostic . . . 112

4.1.2 Architecture de la plateforme . . . 115

4.2 Impl ´ementation . . . 118

4.2.1 Communication entre les ontologies . . . 120

4.3 Fonctionnalit ´es de COOVADIS . . . 123

4.4 Exemple d’un cas clinique . . . 125

Conclusion . . . 132

Introduction . . . 133

5.1 Cycle de vie des ontologies . . . 133

5.2 Validation des ontologies . . . 136

5.2.1 Interactions avec les experts . . . 136

5.2.2 Types de validation . . . 138

5.3 Modifications des ontologies . . . 141

5.4 Premiers tests de COOVADIS . . . 143

Conclusion . . . 151 Conclusion et perspectives 155 Conclusion . . . 155 Perspectives . . . 156 Ma bibliographie personnelle 159 Bibliographie 161

Table des figures 171

I

´

´

CONTEXTE DE LA THESE`

En m ´edecine, le diagnostic est la d ´emarche par laquelle le m ´edecin, g ´en ´eraliste ou sp ´ecialiste va d ´eterminer l’affection dont souffre le patient, et qui va permettre de pro-poser un traitement. Il repose sur la recherche des causes (pathologie) et des effets (sympt ˆomes) de l’affection. Un diagnostic m ´edical efficace doit aujourd’hui int ´egrer des analyses multidisciplinaires tant au niveau des donn ´ees que des experts : et compte tenu de la r ´epartition g ´eographique (par exemple de la d ´esertification m ´edicale) il peut ˆetre compliqu ´e de r ´eunir au m ˆeme endroit les experts.

Depuis les ann ´ees 2000, l’ ´evolution des technologies de communication, en particulier Internet, a ouvert de nouvelles possibilit ´es dans le domaine des applications collabora-tives `a distance et tout particuli `erement celui du t ´el ´e-diagnostic m ´edical : par exemple un panel d’experts distants se r ´eunit virtuellement par l’interm ´ediaire d’une salle d’examen virtuelle qui favorisera la collaboration afin de co-produire un diagnostic. Mais dans le domaine de la m ´edecine, l’aspect m ´edico-l ´egal est crucial, et il a frein ´e le d ´eveloppement de ces pratiques `a distance.

Ainsi au niveau franc¸ais, ce nouveau domaine avait du mal `a ´emerger, et ce n’est qu’en 2009, ann ´ee durant laquelle les l ´egislateurs ont produit la nouvelle loi HPST (H ˆopital, Patient, Sat ´e et Territoires [HPST12]), que l’officialisation a permis de franchir un nou-veau cap. Au sein de notre ´Equipe de recherche, sur la base de toutes ces ´evolutions est n ´ee l’id ´ee d’une plate-forme collaborative, d ´edi ´ee `a la t ´el ´e-m ´edecine et mise `a la dispo-sition des professionnels de sant ´e collaborants : la plate-forme collaborative se nomme CovotemT M_{. L’entreprise Covalia Interactive, qui la commercialise, a ´et ´e cr ´e ´ee en 2007.}

elle compte d ´esormais 15 personnes (informatique, commercial, qualit ´e) et hormis les diff ´erents prix ( ´Emergence puis Innovation du Minist `ere de la Recherche, Innovateur Pa-risTech, T ´el ´e-m ´edecine HIT Paris,. . . ), l’entreprise a surtout remport ´e les march ´es pu-blics pour ´equiper les h ˆopitaux de Besanc¸on, de Martinique, de la R ´eunion, de basse Normandie, de haute Normandie et tout r ´ecemment les h ˆopitaux de Paris, . . . (cette liste est tr `es ´evolutive et non-exhaustive).

Covalia Interactive conc¸oit, d ´eveloppe et commercialise des solutions de t ´el ´econsultation,

t ´el ´e-expertise et t ´el ´eassistance pour diverses sp ´ecialit ´es m ´edicales (axes d ´efinis dans la loi HPST, et sur lesquels nous reviendrons dans la premi `ere partie de l’ ´etat de l’art). L’entreprise a conserv ´e un lien avec notre ´Equipe de Recherche en ´etroite collabora-tion avec son service R&D. Et les produits de l’entreprise doivent ˆetre en constantes ´evolutions : techniques pour suivre les ´evolutions technologiques (r ´eseaux, terminaux, . . . ), mais ´egalement en terme de r `eglementation (s ´ecurisation `a l’aide des cartes de pro-fessionnels de sant ´e, compatibilit ´e avec le DMP Dossier M ´edical Personnel, . . . ). L’aspect

m ´edico-l ´egal et en particulier la responsabilit ´e de l’acte est crucial et le Conseil d’ ´Etat re-connaˆıt que la recherche de responsabilit ´e en cas de d ´ecision diagnostique partag ´ee par plusieurs m ´edecins complique la t ˆache du juge. Et dans ce cadre, Le Professeur Lucas de l’ordre des m ´edecins [Luc12] a identifi ´e la trac¸abilit ´e des actes comme indispensable. Au stade actuel, les diff ´erentes applications de t ´el ´em ´edecine limitent la trac¸abilit ´e `a l’en-registrement des connexions des m ´edecins identifi ´es par leur carte professionnelle mais les traces demeurent trop impr ´ecises : il est impossible de savoir qui a fait quoi dans le diagnostic ? Seule la liste des intervenants est connue.

Les travaux men ´es dans le cadre de cette Th `ese s’inscrivent dans ce contexte.

OBJECTIF DE CES TRAVAUX

Concernant les donn ´ees manipul ´ees au cours des diagnostics m ´edicaux, pour nos re-cherches nous avons focalis ´e sur la manipulation d’images m ´edicales en format DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) qui est la norme mondiale pour les donn ´ees d’images m ´edicales. Il existe un mod `ele d’information, bas ´e sur DICOM, pour permettre `a la communaut ´e de cr ´eer des bases d’archivage m ´edicales qui soient in-terop ´erables : par exemple les serveurs PACS (Picture Archiving and Communication

System).

Ces serveurs ont des capacit ´es de stockage tr `es cons ´equentes : on trouve couramment dans les h ˆopitaux des serveurs de plus de 20 Terabytes. Pour un seul patient, le nombre et la taille des donn ´ees sont d ´ej `a tr `es importants. Par exp ´erience lors de l’utilisation du lo-giciel CovotemT M_{au sein des h ˆopitaux, nous avons pu observer qu’un CT SCAN C ´er ´ebral}

peut repr ´esenter 570 Mo, ou bien qu’une IRM peut repr ´esenter 100 Mo. Des dossiers m ´edicaux peuvent atteindre, s’ils combinent plusieurs donn ´ees d’imagerie, une taille de l’ordre du Gigaoctet : 1.2 Go pour un dossier trait ´e en RCP (r ´eunions de concertation pluridisciplinaire), 3 Mo pour la dermatologie, 100 Mo pour la neurologie, plus de 500 Mo en cardiologie, . . .

La manipulation des dossiers devient alors tr `es rapidement tr `es co ˆuteuse, et donc plus particuli `erement la trac¸abilit ´e des manipulations est tr `es lourde. L’objectif de cette Th `ese est donc de trouver des moyens de l’optimiser. Et nous avons ainsi orient ´e nos recherches vers le domaine des ontologies.

Les ontologies sont devenues tr `es populaires dans plusieurs domaines de recherche : les ontologies encodent un domaine de connaissances en une description formelle. Cette connaissance offre diff ´erentes possibilit ´es de raisonnements, lexiques et s ´emantiques qui ne sont pas offerts par les bases des donn ´ees. Les ontologies sont employ ´ees dans l’in-telligence artificielle, le Web s ´emantique, la g ´enie logiciel, l’informatique biom ´edicale ou encore l’architecture de l’information comme une forme de repr ´esentation de la connais-sance d’un monde ou d’une certaine partie de ce monde, . . .

Dans ce travail, nous avons souhait ´e utiliser les ontologies, non seulement afin d’optimi-ser la recherche d’informations pertinentes dans les diagnostics, mais ´egalement pour ajouter des param `etres d’ontologie suppl ´ementaires (temporels) permettant la trac¸abilit ´e. Nous proposons de d ´evelopper des ontologies d ´edi ´ees `a DICOM qui permettront d’unifier et de rendre explicite l’ensemble des entit ´es et des relations cl ´es dans DICOM, dans un format `a la fois utilisable pour l’homme et interpr ´etable par la machine. La cr ´eation d’un

syst `eme de trac¸abilit ´e des donn ´ees du dossier (Patient Maladie cardiovasculaire) pr ´evoit donc l’int ´egration de multiples ´el ´ements li ´es du patient (ant ´ec ´edents m ´edicaux), l’image-rie m ´edicale (scanner, radiologie conventionnelle, r ´esonance magn ´etique, doppler, . . . ) et un nouveau processus d’identification directe des diagnostics sur DICOM.

Les applications de t ´el ´em ´edecine sont pr ´esentes dans de tr `es nombreux domaines de la m ´edecine : comme la dermatologie, la radiologie, la neurologie, la cardiologie . . . . Dans le cadre de ces premiers travaux qui utilisent les ontologies pour la trac¸abilit ´e, nous ne pouvions pas traiter la m ´edecine dans son ensemble (toutes disciplines confondues) : de part les collaborations et les contacts dans le milieu m ´edical entretenus par notre ´Equipe de Recherche, il a donc ´et ´e d ´ecid ´e de cibler particuli `erement le domaine cardiovasculaire. Pour le d ´eveloppement, l’ ´evaluation et la validation de la partie m ´edicale, les travaux ont ´et ´e r ´ealis ´es en collaboration avec trois personnalit ´es de Morelia au Mexique ainsi qu’avec un ´el `eve ing ´enieur franc¸ais :

• _{le Professeur Jaime Carranza Madrigal de l’Universit ´e Michoacana de San Nicol ´as de}

Hidalgo, et cardiologue `a l’H ˆopital Civil,

• M. Fernando S ´anchez Contreras m ´edecin au Centro Union,

• _{Mme Sonia L ´opez Contreras, Directrice de la clinique UPAC (Unidad de Prevenci ´on y}

Atenci ´on Cardiometabolica),

• et Jean-Denys Mar ´echal ´el `eve ing ´enieur de troisi `eme ann ´ee `a l’ ´ecole ISIFC (Institut

Sup ´erieur d’Ing ´enieurs de Franche-Comt ´e) en G ´enie Biom ´edical.

Ainsi nos ontologies ont donc ´et ´e conc¸ues en deux langues : ontologies en langue es-pagnol pour l’ ´evaluation des cardiologues mexicains de Morelia, et ontologies en langue anglais afin d’ ˆetre ´egalement utilisables en Europe.

P

´

Comme le montre la pr ´esentation du contexte (Fig. 1), cette Th `ese s’inscrit `a la fronti `ere de trois domaines : deux informatiques dont rel `event ces travaux de recherche (le travail collaboratif

❶

❷

❶

Dans un premier chapitre, nous mettons en avant les ´evolutions qui ont eu lieu ces derni `eres ann ´ees du point de vue des t ´el ´e-applications collaboratives, de leur architec-ture, en focalisant plus particuli `erement sur les t ´el ´e-applications dans le domaine de la m ´edecine.

Le seconde chapitre est consacr ´e `a l’ ´etat de l’art des ontologies, tout d’abord d’un point de vue g ´en ´eral (m ´ethodes de conception, outils et langages) puis plus sp ´ecifiquement dans le domaine m ´edical. Pour terminer, les derni `eres sections de ce chapitre exposent deux points essentiels qui sont le cycle de vie des ontologies et leur ´evaluation.

La deuxi `eme partie de ce m ´emoire constitue le cœur de notre contribution. Nous y pr ´esentons notre plateforme COOVADIS (COllabOrative VAscular DIagnoSis) qui s’ap-puie sur trois ontologies originales que nous avons ´elabor ´ees, et qui ont ´et ´e ensuite

FIGURE1 – Sch ´ema global d’organisation des travaux de recherche

impl ´ement ´ees en mode SaaS (Software as a Service) sous la forme d’un serveur WEB, et valid ´ees d’un point vue th ´eorique et avec un test en milieu clinique.

Dans le troisi `eme chapitre, nous d ´efinissons les trois ontologies essentielles pour d ´evelopper la trac¸abilit ´e des diagnostics dans le domaine cardiovasculaire : tout d’abord les deux ontologies li ´ees au domaine vasculaire (ontologie du syst `eme vasculaire, et on-tologie du diagnostic), puis l’onon-tologie de trac¸abilit ´e.

Puis nous d ´efinissons dans le chapitre 4 notre nouvelle plateforme COOVADIS

COlla-bOrative VAscular DIagnoSis cr ´e ´ee autour de ces trois ontologies. D ´evelopp ´ee en mode SaaS Software as a Service, elle permet de suivre et de tracer les diagnostics ´elabor ´es

par un staff de m ´edecins sur un patient atteint d’une pathologie cardiovasculaire, offrant ainsi la trac¸abilit ´e des actes.

Le dernier chapitre de cette partie expose les aspects validation th ´eorique, ainsi qu’une validation par un essai en milieu clinique. Nous pr ´esentons ´egalement les premiers r ´esultats exp ´erimentaux obtenus `a l’aide de notre plateforme.

Nous pouvons pr ´eciser que dans cette partie nous pr ´esentons un cas r ´eel ≪Mr J.≫sur

lequel des diagnostics ont ´et ´e r ´ealis ´es (deux Accidents Vasculaires C ´er ´ebraux succes-sifs, et le suivi du patient). Ce patient anonyme est notre fil rouge et permet de montrer sur un cas concret et complet l’int ´er ˆet de notre plateforme dans le suivi et la trac¸abilit ´e de l’acte m ´edical.

En conclusion de ce m ´emoire, nous exposons les diff ´erents apports de nos contributions ainsi que les ´evolutions possibles qui pourront faire l’objet de futurs th `emes de recherche.

Q

Le plan est organis ´e sur quatre niveaux : Parties, Chapitres, Sections et Sous-Sections. Il est utile de savoir que la Partie II, pr ´esentant les contributions et r ´esultats, est ind ´ependante de la premi `ere Partie.

Les r ´esultats de nos travaux ont pour la plupart ´et ´e publi ´es. La liste des publications personnelles est donn ´ee avant la bibliographie plac ´ee en fin du document.

I

´

Ce sujet de Th `ese se situe `a la crois ´ee de plusieurs domaines de recherche dont les deux plus importants sont les applications distribu ´ees pour le t ´el ´e-diagnostic et les ontologies. Avec le d ´eveloppement fulgurant des r ´eseaux (r ´eseaux Wifi, 3G, 4G,. . . ), la puissance des nouveaux processeurs, et la banalisation des p ´eriph ´eriques audio et vid ´eo (tout or-dinateur portable poss `ede maintenant≪ obligatoirement≫ une webcam, un micro et un

haut-parleur), la production d’outils de communication pour favoriser les ´echanges `a dis-tance a explos ´e.

Les outils grand public comme Skype, Oovoo par exemple, permettent des ´echanges au-dio et vid ´eo, mais ils demeurent incomplets et peu fiables : pas de garantie de qualit ´e de service, peu ou pas de partage de donn ´ees (ou partage de donn ´ees mais sans garan-tie de coh ´erence par exemple), pas de tol ´erance aux pannes, pas d’adaptabilit ´e, pas de trac¸abilit ´e,. . .

Depuis les ann ´ees 2000 environ, diff ´erentes communaut ´es de recherches se sont f ´ed ´er ´ees autour du CSCW (Computer Supported Collaborative Work ). Ce domaine, malgr ´e tout encore tr `es r ´ecent, regroupe des chercheurs issus de l’informatique dis-tribu ´ee, des sciences humaines, de la sociologie de l’ethnologie, de l’ergonomie, . . . Dans ce domaine tr `es large, on peut distinguer les t ´el ´e-applications collaboratives qui sont des outils de travail `a distance pour lesquels il faut offrir des services et des outils garantissant la coh ´erence du travail `a distance, l’awareness (outils permettant la prise de conscience des autres pour favoriser les interactions distantes), des interfaces dis-tribu ´ees, des outils d’adaptabilit ´e, . . .

L’ ´equipe dans laquelle les travaux de cette th `ese ont ´et ´e men ´es ´etudie plus parti-culi `erement l’algorithmique distribu ´ee pour les t ´el ´e-applications de diagnostic m ´edical `a distance : appel ´ee t ´el ´e-diagnostic m ´edical. Et l’un des nouveaux challenges est la trac¸abilit ´e. En effet, l’aspect m ´edico-l ´egal est tr `es important et notamment lors d’erreur de diagnostic, il est donc n ´ecessaire de pouvoir tracer, de mani `ere fiable et facilement exploitable, le travail de chaque acteur du travail collaboratif de t ´el ´e-diagnostic.

Les masses de donn ´ees dans ce domaine sont tr `es importantes : la taille d’un dossier peut repr ´esenter de quelques m ´ega octets (tomographie pour la neurologie par exemple) `a quelques Gigaoctets (pour une mammographie par exemple une coupe repr ´esente 50 Mo) voire m ˆeme de l’ordre du T ´eraoctet (en microscopie, une s ´erie de coupes peut repr ´esenter 1 To). Lorsque ces masses de donn ´ees sont manipul ´ees, partag ´ees, . . . il devient rapidement tr `es lourd et co ˆuteux de tracer le diagnostic. Il nous est apparu que l’utilisation des ontologies nous permettrait un stockage et une restitution d’information performants et pertinents.

Comme nous le verrons dans la suite de ce document une ontologie, dans le do-maine de l’ing ´enierie des connaissances, est une sp ´ecification formelle, explicite d’une conceptualisation partag ´ee [Stu98]. Dans le domaine m ´edical, l’ontologie est `a la

fronti `ere des sciences de l’information et des sciences m ´edicales, et elle vise `a uni-fier la compr ´ehension des m ´ecanismes d’interpr ´etation et de raisonnement m ´edical. Par exemple, gr ˆace `a l’utilisation de l’ontologie, lors d’un diagnostic m ´edical le langage et les concepts utilis ´es pour ´ecrire le compte rendu de l’acte ne varient pas (ou peu de mani `ere acceptable) d’un praticien `a un autre. Dans notre cas, la conceptualisation partag ´ee est l’acte m ´edical, et si le langage et les concepts utilis ´es sont suffisamment formels et ex-plicites, la recherche d’information, par exemple pour la trac¸abilit ´e, sera performante et pertinente.

L’ ´etat de l’art qui suit est donc logiquement articul ´e en deux sections. La premi `ere pr ´esente l’ ´etat de l’art des t ´el ´e-applications collaboratives et en particulier des appli-cations de t ´el ´e-diagnostic m ´edical. Ces appliappli-cations distribu ´ees de nouvelle g ´en ´eration n ´ecessitent de respecter certaines contraintes en terme de s ´ecurit ´e, de coh ´erence des donn ´ees, de s ˆuret ´e . . . . Notons que cette Th `ese ne propose pas de contribution dans le domaine de la collaboration, mais les ontologies, qui seront propos ´ees, seront int ´egr ´ees

`a un serveur de collaboration.

Dans le domaine m ´edical en particulier, mais pas uniquement dans ce domaine, il est n ´ecessaire de pouvoir tracer les actions effectu ´ees par les diff ´erents acteurs dans le syst `eme collaboratif, et c’est dans ce contexte ´emergeant que s’inscrivent les travaux de cette Th `ese. Pour tracer il est n ´ecessaire de bien d ´efinir la structure des informations de trac¸age, et ainsi la deuxi `eme section ´etudie l’ ´etat de l’art des ontologies plus parti-culi `erement utilis ´ees dans le domaine m ´edical. Notre d ´emarche a ´et ´e descendante : nous sommes partis de l’ ´etat de l’art assez large des ontologies pour ensuite donner les ca-ract ´eristiques et les sp ´ecifications des ontologies d ´edi ´ees au monde m ´edical. Pour finir cette section nous ´etudions la notion de temps dans les ontologies : pour tracer un diag-nostic collaboratif, il faut structurer l’information mais ´egalement la dater pour ordonner les actions de diagnostic. En effet, pour des pathologies ≪ dites lourdes≫ (de type

car-diovasculaire par exemple), diff ´erents examens sont n ´ecessaires et m ˆeme pour un seul examen plusieurs m ´edecins peuvent intervenir `a quelques heures, minutes ou secondes pr `es, et il est important d’ordonner ces interventions afin de suivre la d ´emarche diagnos-tique `a des fins m ´edico-l ´egales ou d’enseignement par exemple. Ainsi, nous pr ´esentons les ontologies et les mod ´elisations, issues de la litt ´erature, qui permettent de tenir compte de la temporalit ´e.

1

T ´

EL

E

´

-

APPLICATIONS COLLABORATIVES

Les travaux relatifs `a cette Th `ese ne sont pas directement rattach ´es, en terme de contri-bution scientifique, au travail collaboratif. Ce domaine est le cadre global puisqu’il s’agit d’utiliser les ontologies afin de faciliter la trac¸abilit ´e dans les t ´el ´eapplications collabora-tives.

Il ´etait donc important, avant d’aborder l’ ´etat de l’art principal de ce document sur les ontologies, d’ ´etudier au pr ´ealable les applications collaboratives.

I

Durant ces derni `eres ann ´ees, l’accroissement des performances informatiques au travers d’Internet a favoris ´e la collaboration de personnes travaillant dans le monde entier : op-timisation des bandes passantes, performances accrues des processeurs, opop-timisation des codecs, accroissement de la taille des m ´emoires... Ainsi, de nouvelles technologies se sont appuy ´ees sur ces capacit ´es afin de d ´evelopper des outils et applications col-laboratives qui permettent `a plusieurs utilisateurs de travailler simultan ´ement sur des ressources communes (m ´edias, documents . . . ). Le principe de la plupart de ces appli-cations est le partage des donn ´ees, audio et/ou vid ´eo au sein d’un groupe de personnes. Ce nouveau domaine dont l’essor r ´eel s’est r ´ealis ´e dans les ann ´ees 2000, est connu sous le nom de CSCW (Computer Supported Collaborative Work), et il regroupe des comp ´etences non seulement dans les sciences informatiques mais ´egalement dans les sciences humaines comme l’ergonomie, la psychologie, la sociologie, l’ethnologie, . . . . Le but des chercheurs en applications collaboratives est de permettre la communica-tion `a distance, afin d’ ´eviter l’ ´eventuelle n ´ecessit ´e de d ´eplacements physiques pour tra-vailler ensemble. Le d ´eveloppement de la t ´el ´e-informatique a permis l’apparition de nom-breux logiciels pour le travail de groupe : les domaines d’utilisation les plus courants sont la t ´el maintenance, la t ´el m ´edecine, et plus g ´en ´eralement le domaine des t ´el ´e-applications. Les pr ´ec ´edents travaux de recherche r ´ealis ´es au sein du laboratoire d’in-formatique de Franche-Comt ´e (D ´epartement d’ind’in-formatique des syst `emes complexes, Femto-ST/DISC) [Aup10, Aup12] ont permis l’am ´elioration des techniques de partage de donn ´ees (acc `es concurrents, coh ´erence des donn ´ees, protocoles de gestion de la concurrence) ainsi que l’utilisation de l’adaptabilit ´e des m ´edias dans ces applications. Ces d ´eveloppements ont permis de rendre plus fiables et performantes les nouvelles ap-plications (audio/vid ´eo conf ´erences, t ´el ´e-r ´eunions, partage de donn ´ees et images, . . . ). L’application de ces r ´esultats de recherche est r ´ealis ´ee au sein de l’entreprise Covalia

FIGURE1.1 – Place du collecticiel dans le domaine du CSCW

interractive1 (startup issue de l’ ´equipe de recherche), et ainsi de nouveaux modules du logiciel CovotemTM_{int `egrent ces r ´esultats.}

Dans ce chapitre, nous dressons l’ ´etat de l’art des applications de travail collaboratif, aussi appel ´ees collecticiels, puis nous d ´eveloppons plus particuli `erement nos recherches sur le domaine des applications collaboratives orient ´ees vers la t ´el ´e-m ´edecine. Ainsi nous montrons les contraintes plus fortes li ´ees `a ce domaine.

1.1/

L

Dans cette section nous caract ´erisons la collaboration et le travail collaboratif, puis nous d ´egageons un ensemble de concepts g ´en ´eriques de ce domaine.

Les environnements collaboratifs sont bas ´es sur les ´echanges coh ´erents des donn ´ees [LeM04]. Pour bien situer le domaine de la collaboration (Figure 1.1

❶

Cooperative Work Figure 1.1

❷

Le terme anglo-saxon CSCW repr ´esente un domaine de recherche pluridisciplinaire qui existait depuis les ann ´ees 90 mais qui a vraiment ´emerg ´e au d ´ebut des ann ´ees 2000. Il s’int ´eresse au travail en groupe, aux outils et aux supports permettant d’assister ce travail

de groupe [Jac06]. Il ne s’agit pas seulement de prendre en compte les interactions qu’un individu peut avoir avec un ordinateur mais ´egalement les ´echanges entre les personnes (ou les agents) via un syst `eme informatique.

Le CSCW est un domaine pluridisciplinaire dans lequel interviennent, tout d’abord, des recherches provenant des sciences humaines :

• _{Psychologie :}

Cette discipline ´etudie les r ´epercussions li ´ees `a l’utilisation d’un logiciel collaboratif au sein d’un groupe.

• _{Linguistique :}

Ce domaine ´etudie la s ´emantique des informations ´echang ´ees. Par exemple pour des solveurs distribu ´es, la s ´emantique des donn ´ees ´echang ´ees est importante, alors que dans les ´editeurs collaboratifs les messages permettent simplement les ´echanges d’objets qui sont des ´el ´ements du contexte partag ´e.

• _{Sociologie :}

L’ ´etude des comportements sociaux dans le cadre du travail doit ˆetre prise en compte dans la r ´ealisation des collecticiels et plus particuli `erement les lois qui r ´egissent les comportements de groupe. C’est ainsi que certaines applications collaboratives uti-lisent la notion de hi ´erarchie pour g ´erer la s ´ecurit ´e de l’information. Par exemple une application d’enseignement `a distance permettra de s ´eparer les contextes enseignants et ´el `eves.

• _{Ethnologie :}

L’interaction au sein d’un groupe varie suivant les cultures d’o `u la n ´ecessit ´e d’adapter le collecticiel aux besoins des diff ´erentes cultures.

Ensuite, du point de vue de l’informatique le CSCW s’inspire des recherches de domaines vari ´es dont les principaux sont les suivants :

• Le domaine des r ´eseaux et t ´el ´ecommunications :

Les syst `emes collaboratifs d ´ependent souvent directement des capacit ´es des r ´eseaux sous-jacents. Ainsi, le CSCW ´evolue de pair avec les progr `es en r ´eseaux et t ´el ´ecommunications.

• _{Le domaine des syst `emes distribu ´es :}

Un logiciel collaboratif est avant tout un syst `eme distribu ´e. Il en utilise les diff ´erents m ´ecanismes, comme par exemple la m ´emoire partag ´ee, l’ ´echange de messages ou encore la r ´epartition de charge...

• _{Nous pouvons citer ´egalement les domaines de l’intelligence articielle et celui des} sol-veurs distribu ´es, mais qui ne sont pas dans nos domaines de recherche...

Les environnements de travail collaboratif (ETC : appel ´es aussi collecticiels) sont des environnements qui permettent de favoriser le travail d’un groupe de personnes [Ben02]. Quatre concepts fondamentaux de ces environnements sont d ´ecrits dans la litt ´erature :

• L’individu : qui prend part aux actions de l’environnement de travail, il appartient `a un groupe de participants,

• Le groupe : est un ensemble d’individus travaillant dans un m ˆeme but,

• _{Le r ˆole : est d ´efini pour chaque participant au sein du groupe afin qu’il sache} quelles actions il doit effectuer selon ses possibilit ´es, ses capacit ´es et ses devoirs

FIGURE1.2 – Tr `efle fonctionnel enrichi

vis- `a-vis des autres participants et des donn ´ees partag ´ees au sein de l’environnement,

• _{La vue : est propre `a chaque participant et adapt ´ee en fonction de ses besoins et des} autorisations qu’il d ´etient sur les entit ´es manipul ´ees collectivement,

En s’appuyant sur ces notions fondamentales, les environnements collaboratifs pro-posent d’enrichir les fonctionnalit ´es habituelles des logiciels par des fonctions qui permettent `a un collectif de participants de communiquer pour effectuer des actions de mani `ere coordonn ´ee.

1.1.1/ MODELE FONCTIONNEL DES ENVIRONNEMENTS COLLABORATIFS`

Afin de pouvoir comparer les diff ´erents collecticiels, Ellis d ´efinit dans [Ell94] un mod `ele conceptuel form ´e de trois dimensions fonctionnelles : la production, la coordination et la communication.

• L’espace de production qui caract ´erise l’activit ´e de l’espace de travail : comme

par exemple un tableau blanc pour manipuler des images m ´edicales.

• L’espace de coordination qui caract ´erise les outils, permettant de g ´erer les

inter-actions des acteurs entre eux et avec le syst `eme : par exemple mise en place de protocoles de coh ´erence ou des protocoles sociaux d’interactions . . .

• L’espace de communication qui caract ´erise tous les ´echanges, dits informels,

Assez rapidement ce mod `ele a ´et ´e enrichi dans [Sal95] tout d’abord avec une premi `ere ´evolution vers le mod `ele des trois C : la Co-production, la Coordination et la Communica-tion. Puis B. David ajoute dans [Dav01] un quatri `eme espace, celui de la ConversaCommunica-tion. Enfin dans [Elm07] (Figure 1.2) un cinqui `eme espace, celui de la r ´egulation, est ortho-gonal aux autres. Il caract ´erise la capacit ´e du syst `eme `a ˆetre r ´egul ´e ou `a s’auto-r ´eguler (ou s’auto-adapter) : comme par exemple la modification des caract ´eristiques d’une vid ´eo pour s’adapter `a la bande passante disponible, ou la r ´egulation des autorisations d’acc `es . . .

1.1.2/ LES MODES DE FONCTIONNEMENT EN COLLABORATION

En travail collaboratif, il existe plusieurs modes de fonctionnement correspondant `a des niveaux d’interaction diff ´erents. Les trois principaux modes rencontr ´es sont :

• La travail asynchrone : on parle de coop ´eration et non plus de collaboration,

• Le travail en session : dans le monde des syst `emes distribu ´es, on parlera de

≪barri `eres de synchronisation≫,

• La notion de r ´eunion : `a un instant pr ´ecis, sur rendez-vous, les acteurs collaborent,

• La collaboration en temps r ´eel : c’est la r ´eelle collaboration qui offre un partage

complet de l’environnement. Les participants interagissent entre eux, et sur

l’envi-ronnement en temps r ´eel. On retrouve ici les envil’envi-ronnements de partage de dessin, d’image, et la t ´el ´e-conf ´erence.

Le travail collaboratif s’est d ´evelopp ´e dans diff ´erents domaines d’application comme l’ap-prentissage en ligne ou e-learning [Wat10], la maintenance `a distance [Ste11], la concep-tion collaborative [Duq09] ou encore la t ´el ´em ´edecine [Fui08, Maz14] . . .

Dans le cadre de la mobilit ´e des utilisateurs qui devient une n ´ecessit ´e du domaine collaboratif, l’informatique dite ubiquitaire (ou pervasive) a vu le jour [Lou09, Mat03, Dib13] : elle a pour but de rendre accessible une multitude de services depuis n’importe o `u tout en masquant l’ordinateur. Ainsi depuis les ann ´ees 2010, l’apparition du cloud

computing a mis en avant des modes de collaboration particuliers comme le mode SaaS

(Software as a Service).

1.2/

L

Le cloud computing (l’informatique dans le nuage, Figure 1.3) d ´esigne un ensemble de processus qui consiste `a utiliser la puissance de calcul et/ou de stockage de serveurs informatiques distants `a travers un r ´eseau, g ´en ´eralement internet.

Il existe une d ´efinition propos ´ee par le NIST2(National Institute of Standards and Techno-logy) :≪Le cloud computing est un mod `ele de technologie qui permet l’acc `es ubiquitaire,

adapt ´e et `a la demande sur des ressources configurables partag ´ees≫. En compl ´ement

de cette d ´efinition, le RAD Lab3de l’Universit ´e de Berkeley, explique que le cloud

com-2. NIST, http://www.nist.gov

FIGURE1.3 – Cloud Computing

puting fait ´egalement r ´ef ´erence aux applications fournies comme un service sur internet. Les services ont ´et ´e longtemps connus comme : L’IaaS (Infrastructure as a Service), Le PaaS (Platform as a service) et le SaaS (Software as a Service), tandis que le hardware et software dans les centres de donn ´ees est ce que l’on appelle Cloud. Les trois services d’infrastructure, de plateforme et de logiciel correspondent `a des mod `eles techniques diff ´erents. Chacun de ces mod `eles joue un r ˆole sp ´ecifique [Arm09] :

1. L’IaaS correspond `a la partie infrastructure du Cloud. Il permet aux entreprises d’ex-ternaliser et de faire ´evoluer leur infrastructure mat ´erielle (serveurs, r ´eseau et sto-ckage) `a la demande et `a distance. Dans l’IaaS, seule l’infrastructure mat ´erielle (hardware) est d ´emat ´erialis ´ee. C’est par exemple le stockage de donn ´ees pour des raisons de sauvegardes r ´ealis ´ees par les entreprises qui souhaitent ne pas avoir uniquement des sauvegardes en interne.

2. Le PaaS est un mod `ele qui s’appuie sur l’IaaS. Il permet d’externaliser l’infrastruc-ture mat ´erielle, mais ´egalement des applications middleware : bases de donn ´ees, couches d’int ´egration de donn ´ees et environnements de d ´eveloppement des appli-cations.

3. Le SaaS est la couche finale du Cloud, la plus aboutie et la plus simple `a appr ´ehender pour l’utilisateur sur web. Le SaaS est un mod `ele de distribution de lo-giciels o `u support logique dans lequel les donn ´ees manipul ´ees sont h ´eberg ´ees sur des serveurs dans une entreprise de technologie de l’information et de la communi-cation (TIC), qui est accessible, par Internet, via un navigateur Web d’un client. Le fournisseur s’occupe des services de maintenance, de l’exploitation quotidienne et de la maintenance du logiciel utilis ´e par le client. R ´eguli `erement le logiciel peut ˆetre consult ´e sur n’importe quel ordinateur, pr ´esent dans l’entreprise ou non. Il s’ensuit que l’information, le traitement, les entr ´ees et les r ´esultats du logiciel, sont h ´eberg ´es dans l’entreprise des TIC.

• le gestionnaire de relation client (CRM), • _{la vid ´eoconf ´erence,}

• _{la gestion des ressources humaines,} • les communications unifi ´ees,

• _{et enfin la messagerie et les logiciels collaboratifs.}

Gr ˆace `a l’utilisation d ´esormais courante du Cloud Computing et aux derni `eres ´evolutions technologiques, la t ´el ´em ´edecine b ´en ´efie actuellement d’une forte croissance. Les avan-tages du Cloud dans le domaine de la t ´el ´em ´edicine ne sont plus `a d ´emontrer : le premier r ´epondant parfaitement aux imp ´eratifs de fonctionnement du second [Sul14].

1.3/

T ´

´

-

´

1.3.1/ UNE CROISSANCE EXPONENTIELLE DEPUIS 2010

Le domaine de la t ´el ´em ´edecine ´emerge fortement (notamment en France depuis la loi HPST : H ˆopital, Patient, Sat ´e et Territoires [HPST12] et le d ´ecret d’application de no-vembre 2010). Concernant la France, ce domaine est d ´efini, par la loi, en cinq domaines pr ´ecis : la t ´el ´eexpertise, la t ´el ´eassistance, la t ´el ´econsultation, la t ´el ´esurveillance et la r ´eponse m ´edicale.

D’autre part, le CNOM4 d ´efinit la t ´el ´em ´edecine dans ces termes : c’est une des

formes de coop ´eration dans l’exercice m ´edical, mettant en rapport `a distance, gr ˆace aux technologies de l’information et de la communication, un patient (et/ou les donn ´ees m ´edicales n ´ecessaires) et un ou plusieurs m ´edecins et professionnels de sant ´e, `a des fins m ´edicales de diagnostic, de d ´ecision, de prise en charge et de traitement dans le respect des r `egles de la d ´eontologie m ´edicale. Selon la CNOM, les enjeux prioritaires de

la t ´el ´em ´edecine sont l’acc `es ´equitable aux soins, la maˆıtrise des d ´epenses de sant ´e et la qualit ´e des soins.

La t ´el ´em ´edecine est utilis ´ee dans le cadre de la surveillance du patient ou pour l’ ´education [Wat10] et a ´egalement ´et ´e introduite pour les soins d’urgence. La t ´el ´em ´edecine peut ˆetre d ´efinie par l’utilisation des nouvelles technologies de t ´el ´ecommunication pour fournir des informations et des services m ´edicaux aux pa-tients et aux m ´edecins gr ˆace `a la communication visuelle et auditive. Ces nouvelles technologies sont utilis ´ees pour aider les praticiens se trouvant sur des sites distants `a effectuer des proc ´edures de diagnostic et de consultation, tels que des examens cliniques gr ˆace aux transferts d’images m ´edicales [Fui08]. Ces images sont souvent volumineuses et peuvent mettre du temps pour ˆetre achemin ´ees selon les r ´eseaux utilis ´es.

Des plateformes collaboratives dans le domaine de la t ´el ´em ´edecine ont ´et ´e mises en place dans les h ˆopitaux depuis les ann ´ees 2010. Par exemple, `a Besanc¸on, la soci ´et ´e Covalia interactive, issue d’un transfert de technologie de notre ´equipe de recherche, propose d’offrir aux m ´edecins une plateforme coop ´erative de t ´el ´ediagnostic appel ´ee CovotemTM_{(Figure 1.4). Cette plateforme est d ´esormais utilis ´ee entre autres dans les}

h ˆopitaux de Basse et haute normandie, les h ˆopitaux de Paris, les h ˆopitaux de Martinique

FIGURE1.4 – Covotem : une plateforme de t ´el ´ediagnostic temps r ´eel s ´ecuris ´ee et Guyanne . . . Dans les nouveaux outils et plateforme collaboratifs qui sont d ´evelopp ´es, il existe plusieurs applications pour diff ´erentes facettes de la t ´el ´em ´edecine :

• _{La t ´el ´esurveillance :}

La t ´el ´esurveillance permet de fournir des outils pour surveiller les malades `a domicile en utilisant Internet et des r ´eseaux ADSL, GPRS, edge, 3G,. . .

Le projet UR-SAFE [Rum05] propose des solutions de t ´el ´esurveillance des patients. L’id ´ee est de donner au patient un terminal mobile qui peut r ´ecup ´erer et transmettre des donn ´ees comme la pression art ´erielle ou le rythme cardiaque. On peut ´egalement citer dans le m ˆeme domaine le projet EPI-MEDICS [Fay10].

• _{La t ´el ´echirurgie :}

En Septembre 2001, le premier cas r ´eel de t ´el ´echirurgie a ´et ´e r ´ealis ´e par le Professeur Jacques Marescaux [Mar02] sp ´ecialiste en chirurgie digestive. Il a op ´er ´e depuis New York une patiente qui ´etait `a l’h ˆopital de Strasbourg. Une autre forme de t ´el ´echirurgie est la t ´el ´eassistance permettant d’aider un praticien `a effectuer les gestes utiles au diagnostic `a distance. Dans ce domaine, un autre projet permet de partager les dossiers m ´edicaux d’un patient en temps r ´eel pour une analyse en profondeur et une pr ´eparation optimale des strat ´egies chirurgicales dans le cadre des tumeurs du foie : c’est le projet Argonaute3D [LeM04] en relation avec France t ´el ´ecom. On peut ´egalement citer le robot DaVinci (Figure 1.5) qui est un robot dont la premi `ere vocation est ergonomique (position optimal du praticien pour effectuer son geste chirurgical) mais qui propose une distanciation entre chirurgien et champs op ´eratoire qui permet d’envisager la t ´el ´echirurgie.

FIGURE1.5 – Da Vinci : Robot chirurgical avec distanciation

• La t ´el ´econsultation :

La t ´el ´econsultation est utilis ´ee dans diff ´erents domaines de la m ´edecine tels que la neurologie [Gar05] , la psychiatrie, ou en dermatologie pour le d ´epistage collaboratif des m ´elanomes [Pie09]. Nous avons cit ´e ici des applications issues de notre ´equipe de recherche bisontine mais qui, sans ˆetre exhaustives, repr ´esentent bien les nouveaux usages qui sont d ´esormais courants dans l’utilisation de plateformes collaboratives d’aide au diagnostic m ´edical.

1.3.2/ ORGANISATION COLLABORATIVE DES APPLICATIONS DE SANTE´

Traditionnellement, les cas cliniques complexes sont trait ´es entre m ´edecins pr ´esents phy-siquement dans un m ˆeme lieu, principalement pour assurer la confidentialit ´e du patient et une rapide prise de d ´ecision. Cependant il est parfois n ´ecessaire qu’une collaboration m ´edicale entre diff ´erents professionnels de la sant ´e soit mise en place. Cette collabo-ration peut se faire au sein de la m ˆeme institution ou au sein de diff ´erentes institutions. Pour cette raison, les services m ´edicaux (les h ˆopitaux et les centres de sant ´e) ont be-soin d’ ´echanger des informations sur les patients, telles que les examens cliniques, les diagnostics et les images exploratoires pour prendre des d ´ecisions cliniques et r ´ealiser des diagnostics entre diff ´erents professionnels qui ne sont pas n ´ecessairement pr ´esents dans le m ˆeme pays (probl `eme de localisation et d’horaire de travail).

Il peut donc ˆetre important de cr ´eer une discussion sur un cas clinique avec une inter-action ouverte et asynchrone, comme par exemple au travers d’un e-mail, d’un forum ou d’une liste de discussion. Ainsi, l’objectif de mettre `a disposition sur une plateforme la description du cas clinique (le dossier du patient et les images exploratoires du patient qui contiennent les diagnostics pr ´eliminaires) est de permettre aux autres m ´edecins un acc `es `a ces informations. Ils seront alors en mesure de commenter et de partager leurs

exp ´eriences et expertises.

La prise de d ´ecision m ´edicale couvre des t ˆaches importantes telles que le diagnostic, la planification du traitement, l’interaction avec les patients, l’identification des erreurs m ´edicales,. . . Le diagnostic m ´edical est un processus qui vise `a identifier les maladies en se basant sur les sympt ˆomes et les rapports de laboratoire. Dans le processus de diagnostic, un sch ´ema de repr ´esentation appropri ´e est n ´ecessaire `a la fois pour l’in-terpr ´etation du probl `eme et la r ´ecup ´eration de la connaissance. Un syst `eme de diagnos-tic pour les applications de sant ´e a ´et ´e propos ´e par Ulieru [Uli04]. Cette application est compos ´ee d’une holarchie m ´edicale (Figure 1.6), qui est une communaut ´e de personnes et/ou d’entit ´es (h ˆopitaux, cliniques, bases de donn ´ees et dispositifs m ´edicaux) ayant pour objectif commun le partage et le contr ˆole de l’information (par exemple transf ´erer l’infor-mation du patient Jean, qui pr ´esente une maladie cardiaque). Une plateforme de diag-nostic doit ˆetre capable de regrouper toutes les ressources implicites dans les diagdiag-nostics du patient, tout en ayant pour objectif la surveillance par les m ´edecins de la progression de la maladie gr ˆace `a un flux d’informations et `a une interaction collaborative.

FIGURE1.6 – Holarchie m ´edicale 1.3.3/ ASPECT MEDICO´ -LEGAL´

S ´ecurisation des donn ´ees

Nous avons d ´efini, dans la section pr ´ec ´edente, la notion de Cloud Computing qui met `a disposition des services informatiques de mani `ere transparente, ainsi ce mod `ele in-formatique est parfaitement adapt ´e `a la t ´el ´em ´edecine. Mais il est n ´ecessaire de v ´erifier que les technologies sous-jacentes, et la mise en œuvre s’inscrivent dans cadre l ´egal et r ´eglementaire de l’application de la m ´edecine [Pou12]. Par exemple, les donn ´ees de sant ´e ne peuvent ˆetre h ´eberg ´ees que sur un site agr ´e ´e (h ´ebergement des donn ´ees de

sant ´e `a caract `ere personnel sur support informatique, Article R1111-9 modifi ´e par d ´ecret

n. 2011-246 du 4 mars 2011 - art. 1.).

L’anonymat et le stockage des donn ´ees m ´edicales est un aspect important, et des entre-prises en France sont agr ´e ´ees (actuellement seulement une petite dizaine d’agr ´ements ont ´et ´e d ´elivr ´es), et le simple fait de faire h ´eberger ses donn ´ees m ´edicales sur leurs sites permet de rendre conforme une application qui utilise des donn ´ees m ´edicales.

Il faut ´egalement ajouter des identifications par Carte Professionnelle de Sant ´e, dont la derni `ere g ´en ´eration est le CPS3 : cette derni `ere est une carte unique d’identification, d’authentification et de signature ´electronique, cl ´e d’acc `es aux diff ´erents syst `emes d’in-formation. Elle permet de s ´ecuriser l’acc `es aux donn ´ees mais ´egalement d’identifier quel professionnel de sant ´e est intervenu dans l’acte m ´edical, et quelles responsabilit ´es sont engag ´ees.

Responsabilit ´e de l’acte

Dans ces actes de t ´el ´em ´edecine, un autre point tr `es important est celui de la responsa-bilit ´e de l’acte. En effet, en cas d’erreur m ´edicale il est n ´ecessaire de pouvoir d ´eterminer les responsabilit ´es (aspect juridique, assurance...).

Ainsi pour cet aspect m ´edico-l ´egal, le Conseil d’ ´Etat (Rapport public du Conseil d’ ´Etat :

≪R ´eflexions sur le droit de la Sant ´e≫, 1998) reconnaˆıt que la recherche de responsabilit ´e

en cas de d ´ecision diagnostique partag ´ee par plusieurs m ´edecins complique la t ˆache du juge. Sous r ´eserve de circonstances exceptionnelles, le Conseil d’ ´Etat estime que le m ´edecin requ ´erant sera seul responsable de la d ´ecision diagnostique vis- `a-vis du patient, avec la possibilit ´e d’engager une action contre le m ´edecin requis dans le cadre de la responsabilit ´e contractuelle partag ´ee. L’ ´eventuelle faute du m ´edecin requis≪pourra ˆetre

de nature `a d ´egager totalement ou partiellement le m ´edecin interrogateur (requ ´erant)≫.

Le Prof. Lucas de l’ordre des m ´edecins [Luc12] a ainsi identifi ´e la trac¸abilit ´e des actes comme indispensable : le Conseil National de l’Ordre des M ´edecins affirme

que la s ´ecurit ´e physique et informatique des syst `emes d’information est une exigence d ´eontologique : cela repose sur l’identification et latrac¸abilit ´e des acc `es aux bases de

donn ´ees.

Ainsi, il en d ´ecoule que les entreprises qui commercialisent ces produits s’int ´eressent `a un m ´ecanisme qui faciliterait cette recherche de responsabilit ´e : il s’agit de la trac¸abilit ´e. Actuellement, la seule trace qui reste apr `es un acte de t ´el ´em ´edecine, c’est la signature CPS3 de chaque intervenant, mais sans pr ´ecision sur la responsabilit ´e individuelle, et les actions individuelles des m ´edecins.

Nos travaux s’inscrivent dans cette d ´emarche qui consiste `a identifier les actes individuels qui vont concourir `a l’ ´elaboration d’un t ´el ´ediagnostic : tracer quel m ´edecin a effectu ´e quelle action au cours du t ´el ´ediagnostic.

Dans le chapitre 5 de cette Th `ese, nous pr ´esentons l’impl ´ementation en mode SaaS de notre plateforme : dans cette phase de mise au point qui d ´ebouchera sur une phase de tests et validations par les m ´edecins de l’h ˆopital Civil de Morelia au M ´exique, nous n’avons pas encore d’h ´ebergement agr ´e ´e, ni d’acc `es par CPS3.

• _{En phase de recherche, il ´etait difficile de suivre les directives : dossiers volumineux} et d ´elais tr `es importants pour obtenir les agr ´ements pour utiliser la CPS3, et co ˆut trop important pour utiliser un serveur agr ´e ´e,

• Les m ´edecins de l’h ˆopital civil de Morelia travaillent sur des patients tests qui ne sont pas des patients franc¸ais et la r `eglementation mexicaine, pour le moment, est moins contraignante,

• Nous avons s ´ecuris ´e la connexion `a notre site par login/password du m ´edecin, • _{Il s’agit d’une utilisation dans le cadre de recherche franco-m ´exicaine.}

C

Depuis les ann ´ees 2000, un nouveau domaine de recherche a ´emerg ´e : le domaine du CSCW (Computer Supported Collaborative Work). Ce domaine est pluridiscipli-naire et il comporte dans son volet informatique, en particulier, l’aspect algorithmique distribu ´ee.

Comme le montre l’ ´etude de la litt ´erature, ces applications distribu ´ees de nouvelle g ´en ´eration n ´ecessitent de respecter certaines contraintes en terme de coh ´erence des donn ´ees, de communication, et d’interface distribu ´ee . . . . Un nouveau mode de fonc-tionnement ´emerge depuis les ann ´ees 2010 : le cloud computing, qui consiste `a utiliser la puissance de calcul et/ou de stockage de serveurs informatiques distants `a travers un r ´eseau (le mode SaaS est plus particuli `erement utilis ´e).

Enfin, dans le domaine du t ´el ´ediagnostic m ´edical qui ´emerge fortement (notamment en France depuis la loi HPST : H ˆopital, Patient, Sat ´e et Territoires [HPST12]), les param `etres de s ˆuret ´e et de s ´ecurit ´e sont encore plus contraignants. Et en particulier, l’aspect m ´edico-l ´egal est primordial. Et il apparaˆıt d ´esormais indispensable de pouvoir tracer les actions effectu ´ees par les diff ´erents acteurs d’un acte de t ´el ´em ´edecine.

2

´

E

TAT DE L

’

ART DES ONTOLOGIES

M

EDICALES

´

I

Les ontologies de domaine sont ´etudi ´ees et utilis ´ees dans plusieurs domaines de re-cherche (par exemple la m ´edecine, la biologie, les applications militaires, la philosophie, la linguistique. . . ). Les ontologies permettent de stocker des connaissances du domaine dans un formalisme partag ´e. A l’inverse des bases de donn ´ees, elles offrent la possibilit ´e de stocker la s ´emantique d’un domaine et de fournir des m ´ecanismes d’inf ´erence. Au cours des derni `eres d ´ecennies, la recherche dans le domaine de l’informatique biom ´edicale s’est d ´evelopp ´ee. Dans le m ˆeme temps, divers outils biom ´edicaux sont conc¸us pour ex ´ecuter la collecte et la gestion des donn ´ees. Aujourd’hui, les syst `emes de base de donn ´ees sont confront ´es `a la gestion d’une grand quantit ´e d’information (par exemple dossiers cliniques, diagnostics des patients, examens de laboratoire, images m ´edicales. . . ). Il est donc tr `es important :

• _{(1) de collecter et stocker correctement les informations m ´edicales produites au cours} des consultations, traitements et ´etudes m ´edicales ;

• et (2) de collecter des connaissances utiles `a partir de ces donn ´ees, pour fournir le meilleur traitement possible aux patients.

Ces efforts visent `a cr ´eer des mod `eles qui permettent de formaliser d’une mani `ere effi-cace toutes les connaissances issues des activit ´es m ´edicales de sorte qu’elles puissent ˆetre utilis ´ees par la suite, et de rendre plus efficace la d ´etection et le traitement des patho-logies connues. Parmi les m ´ecanismes de formalisation, largement utilis ´es ces derni `eres ann ´ees, on trouve les ontologies. Elles s’int ´eressent `a la cr ´eation d’entit ´es : les propri ´et ´es et les relations de termes concrets ou abstraits. L’ontologie s’appuie sur la mise en place d’un vocabulaire commun et utilise des repr ´esentations et des concepts d ´efinis par des ressources terminologiques (par exemple UMLS1, MeSH2, SNOMED3. . . ) et des res-sources ontologiques construites pour r ´epondre `a des besoins pr ´ecis mais divers (par exemple OBO4 _{qui est une biblioth `eque d’ontologies formelles), elles sont expliqu ´ees}

dans la section 2.2.1. Ces ressources permettent l’interop ´erabilit ´e des donn ´ees et faci-litent l’ajout de connaissances.

1. UMLS http://www.nlm.nih.gov/research/umls/ 2. MeSH http://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh 3. SNOMED http://www.ihtsdo.org/snomed-ct/ 4. OBO http://www.obofoundry.org

Dans chaque pays ou continent apparaissent des groupes multidisciplinaires qui cherchent `a standardiser les connaissances et le langage m ´edical afin de mieux utiliser ces ressources.

Dans ce chapitre, nous pr ´esentons tout d’abord le domaine g ´en ´eral de recherche sur les ontologies, puis les sp ´ecificit ´es des ontologies d ´evelopp ´ees et utilis ´ees dans le cadre m ´edical. Enfin les derni `eres sections de ce chapitre pr ´esentent deux points essentiels qui sont le cycle de vie d’une ontologie et son ´evaluation.

2.1/

L

´

´

La notion d’ontologie s’int ´eresse `a la fois `a l’ing ´enierie des connaissances, `a la linguis-tique et `a la philosophie. Initialement, l’ontologie ´etait un domaine de la philosophie concernant≪l’ ´etude de l’ ˆetre en tant qu’ ˆetre, c’est- `a-dire l’ ´etude des propri ´et ´es g ´en ´erales

de ce qui existe ≫. En philosophie, on peut parler d’une ontologie comme d’une th ´eorie

de la nature de l’existence. En informatique et sciences de l’information, l’ontologie est un terme technique d ´esignant un artefact qui permet la mod ´elisation de connaissances sur un domaine quelconque qu’il soit r ´eel ou imaginaire.

Le terme a ´et ´e ensuite adopt ´e en Intelligence Artificielle (IA). Les chercheurs en IA ont reconnu l’applicabilit ´e du travail de la logique math ´ematique et ont fait valoir qu’il est possible de cr ´eer de nouvelles ontologies comme des mod `eles informatiques qui per-mettent un raisonnement automatis ´e [Mac89]. Dans les ann ´ees 1980, la communaut ´e IA a utilis ´e le terme ontologie pour d ´esigner `a la fois une th ´eorie d’un monde mod ´elis ´e et une composante des syst `emes de connaissances [Gru93a]. Nous pouvons d ´ecrire l’on-tologie d’un programme comme un ensemble de termes. Dans une telle onl’on-tologie, les d ´efinitions de termes associent les noms des entit ´es de l’univers du discours avec des textes compr ´ehensibles par les humains qui d ´ecrivent la signification des concepts et des axiomes formels qui limitent l’interpr ´etation et la bonne utilisation de ces termes.

Il existe de nombreuses d ´efinitions de l’ontologie. Malgr ´e leurs similarit ´es, elles diff `erent sur certains points. La d ´efinition la plus largement accept ´ee est celle donn ´ee par Gruber [Gru93a] :≪une ontologie est une sp ´ecification explicite d’une conceptualisation≫. Une

conceptualisation est un r ´esum ´e, une vue simplifi ´ee du monde, que nous souhaitons repr ´esenter pour une certaine intention. Cette vue est compos ´ee d’objets, de concepts, et d’autres entit ´es qui sont cens ´es exister dans un domaine d’int ´er ˆet ainsi que des relations qui existent entre eux [Gru93b]. Les d ´efinitions d’ontologie ont provoqu ´e beaucoup de d ´ebats, les points les plus commun ´ement retenus sont :

• L’ontologie d ´efinit des concepts, des relations et d’autres distinctions qui sont pertinents pour la mod ´elisation d’un domaine [Gru95].

• _{La sp ´ecification prend la forme de d ´efinitions du vocabulaire de repr ´esentation} (classes, relations. . . ), qui fournissent des significations pour le vocabulaire et les contraintes formelles sur son utilisation coh ´erente [Gua98].

Les ontologies partagent des propri ´et ´es avec les taxonomies [Hak04] (liste de termes contr ˆol ´es organis ´es de fac¸on hi ´erarchique), les classifications et ´egalement les th ´esaurus (r ´eseaux de termes contr ˆol ´es, enrichis par des relations associatives) [Vii04]. Pour sp ´ecifier une conceptualisation, il est n ´ecessaire de d ´efinir les axiomes qui peuvent contraindre l’interpr ´etation des termes d ´efinis. Charlet [Char02] propose quant `a lui cette

d ´efinition : ≪une ontologie implique ou comprend une certaine vue du monde par rapport

`a un domaine donn ´e≫. Cette vue est souvent conc¸ue comme un ensemble de concepts

(entit ´es, attributs, processus), de d ´efinitions et d’interrelations. Gandon [Gan06] enrichit cette d ´efinition en indiquant qu’une ontologie informatique est une repr ´esentation de pro-pri ´et ´es g ´en ´erales de ce qui existe, que l’on peut formaliser et qui peut supporter un trai-tement rationnel.

Le d ´eveloppement d’ontologies s’est effectu ´e dans des domaines aussi vari ´es que la m ´edecine, le droit, la biochimie, l’indexation de s ´equences audiovisuelles, l’ ´electronique. . . Les ontologies apparaissent aujourd’hui comme des composants logi-ciels avanc ´es qui s’ins `erent au centre des syst `emes informatiques pour leur apporter une dimension s ´emantique [Bod06a].

Apr `es plusieurs critiques et suggestions, en 2009, Gruber propose une nouvelle d ´efinition de l’ontologie [Gru09] :≪Dans le contexte de l’informatique et des sciences de

l’informa-tion, une ontologie d ´efinit un ensemble de primitives de repr ´esentation qui permettent la mod ´elisation d’un domaine de connaissance≫. Les primitives de repr ´esentation sont

g ´en ´eralement des classes (ou ensemble), des attributs (ou propri ´et ´es), et des rela-tions (ou des relarela-tions entre les membres de la classe). La d ´efinition de primitive de repr ´esentation comprend des informations sur leur signification et les contraintes sur leur application logique et coh ´erente. Dans le contexte des syst `emes de base de donn ´ees, l’ontologie peut ˆetre consid ´er ´ee comme un niveau d’abstraction des mod `eles de donn ´ees, analogues `a des mod `eles hi ´erarchiques et relationnels, mais conc¸ue pour la mod ´elisation des connaissances sur les individus, leurs attributs et leurs relations avec d’autres indi-vidus. Les ontologies sont g ´en ´eralement sp ´ecifi ´ees dans des langages qui permettent l’abstraction `a partir des structures de donn ´ees et du contexte d’application.

En pratique, les langages des ontologies sont plus proches de l’expressivit ´e de la lo-gique du premier ordre que les langages utilis ´es pour mod ´eliser des bases de donn ´ees. Pour cette raison, les ontologies sont cens ´ees ˆetre au niveau s ´emantique , alors que le sch ´ema de base de donn ´ees est un mod `ele de donn ´ees au niveau logique ou au niveau

physique. D ˆu `a leur ind ´ependance, les ontologies sont utilis ´ees pour int ´egrer des bases

de donn ´ees h ´et ´erog `enes, permettant l’interop ´erabilit ´e entre des syst `emes disparates, et en sp ´ecifiant des interfaces de services ind ´ependants, bas ´ees sur la connaissance. Dans la technologie des normes du Web s ´emantique [Ber01], les ontologies sont compos ´ees de plusieurs couches (cf. section 2.1.3). Il y a maintenant des langages standards et une vari ´et ´e d’outils commerciaux et open source pour cr ´eer et travailler sur des ontologies. Dans une perspective plus pragmatique, on peut dire que l’ontologie est un outil qui pro-duit de l’ing ´enierie des connaissances d ´ependante de son domaine d’application (cf. sec-tion 2.1.1). Ainsi, les ontologies fournissent des m ´ecanismes pour instancier des mod `eles d’un domaine dans des bases de connaissances, faire des requ ˆetes bas ´ees sur ces connaissances et repr ´esenter les r ´esultats obtenus. Malgr ´e tout, la cr ´eation d’une onto-logie constitue une t ˆache complexe pour le d ´eveloppeur. C’est pourquoi, un ensemble de m ´ethodologies ont ´et ´e mises en œuvre pour faciliter cette t ˆache (cf. section 2.1.2). La repr ´esentation de l’ontologie s’appuie quant `a elle sur un formalisme sp ´ecifique qui a ´et ´e mis en avant par le W3C-Semantic Web. Ce formalisme permet de coder des on-tologies et poss `ede plusieurs variantes avec des expressivit ´es diff ´erentes (cf. section 2.1.3). Cela refl `ete l’intention qu’une ontologie est une sp ´ecification d’un mod `ele abstrait de donn ´ees (la conceptualisation du domaine) ind ´ependant d’une structure particuli `ere. Une ontologie d ´efinit un vocabulaire qui permet la formulation d’assertions. De m ˆeme, si

une ontologie doit ˆetre formul ´ee dans un langage de repr ´esentation, il est destin ´e `a ˆetre une sp ´ecification de niveau s ´emantique, c’est- `a-dire, qu’il est ind ´ependant de la strat ´egie de mod ´elisation de donn ´ees ou de la mise en application.

2.1.1/ TYPES D’ONTOLOGIES

Comme dans le cas de la d ´efinition d’une ontologie, il n’existe pas non plus de consensus `a propos de la classification des diff ´erents types d’ontologie. Valencia [Val05] montre une synth `ese des diverses classifications existantes. La Figure 2.1 illustre cette classification.

FIGURE2.1 – Classification des ontologies pour le type de probl `eme `a r ´esoudre Kerpler [Ker06] d ´etaille une autre classification conc¸ue pour les ontologies m ´edicales. Mais cette classification est ´egalement applicable `a d’autres types d’ontologie tels que : • les ontologies linguistiques (construites par des vocabulaires contr ˆol ´es, des

taxono-mies, des th ´esaurus et des glossaires),

• _{les ontologies destin ´ees pour une application (constitu ´ees de sch ´emas conceptuels et} de bases de connaissances)

• _{et les ontologies formelles (construites par des ontologies de domaine, des ontologies} de bases ou de r ´ef ´erences et des ontologies fonctionnelles).

Ce m ˆeme auteur souligne que les catalogues et les sch ´emas conceptuels ne doivent pas ˆetre consid ´er ´es comme des ontologies.

Tout objet contenant des connaissances peut ˆetre consid ´er ´e comme une ontologie [Gru09]. Malgr ´e tout, certains ´el ´ements sont n ´ecessaires afin de constituer/construire une ontologie. Ces ´el ´ements sont les suivants :

• _{lesClasses : elles sont ´egalement appel ´ees concepts ou termes. Elles correspondent} aux abstractions pertinentes d’un segment de la r ´ealit ´e (le domaine du probl `eme) re-tenues en fonction des objectifs qu’on se donne et de l’application envisag ´ee pour l’ontologie. Habituellement, elles sont organis ´ees en taxonomies. Elles ne doivent pas