Study of the use of Semantic Web technologies in epidemiological surveillance

Abstract

[EN] Epidemiological surveillance is a key element for Public Health communities, because it contributes to detect, prevent and control spread of established, emerging or re-emerging diseases. Surveillance systems have to react as quickly as possible and provide the most accurate and efficient predictions and alerts. To do so, they can rely on the continuous progress of information and communication technologies and medical knowledge. Semantic Web technologies can be considered as one of the most interesting ways to structure and process all the multidisciplinary and heterogeneous information necessary to undertake epidemiological study. In this master thesis, an epidemiological surveillance ontology was created using some existing ontologies. RDF database was constructed from data of syndromic surveillance system for French deployed forces (ASTER) and tests were undertake to assess the benefits of using Semantic Web technologies. Results show advantages for epidemiological surveillance system users, along the different phases of the process (collection, analysis, detection, control and feedback). Semantic Web technologies improve data structure and interconnections with external sources of knowledge, interoperability of systems and knowledge, facilitate automation and machine readability. Nevertheless, some limitations remain due to the lack of experience with these technologies, for example data transmission security

[ES] Vigilancia epidemiológica es una herramienta imprescindible en la salud pública, porque contribuye a la detección y notificación de las situaciones de riesgo público en salud, a la prevención y el control de los problemas de salud en las poblaciones. Los sistemas de vigilancia tienen que ser muy eficaces y fiables y sobre todo alertar rápidamente a las autoridades de salud. Para conseguir esos objetivos, los sistemas pueden apoyarse en las Tecnologías de la información y comunicación, que siguen un constante desarrollo, y en las investigaciones en medicina. La Web Semántica y sus tecnologías tienen las capacidades de superar los problemas de estructuras y procesamiento de los contenidos heterogéneos y del conocimiento multidisciplinario necesario para estudios epidemiológicos. Para analizar si existen beneficios al utilizar la Web Semántica en vigilancia epidemiológica, durante el trabajo fin de master, las ontologías más adecuadas fueron identificadas, y una ontología dedicada a la vigilancia epidemiológica fue creada. A continuación, a partir de datos resultantes de un sistema de vigilancia para fuerzas armadas francesas (ASTER), se creó una base RDF, así que consultas SPARQL para explotar esa base. Resultados muestran beneficios reales para los usuarios de los sistemas de vigilancia epidemiológica, para cada etapa del proceso: recolección de datos, análisis, detección, control y retro información. El uso de las tecnologías de la Web Semántica mejora la estructura de los datos, favorece las interconexiones con otras fuentes externas de información, facilita la interoperabilidad de los sistemas, y aumenta la automatización del tratamiento de los datos. Sin embargo, limitaciones existen a varios niveles, porque no se tiene mucha perspectiva sobre la Web Semántica, por ejemplo, la cuestión de seguridad y confidencialidad de los datos permanece abierta