Curso

Transforming clinical and clinical research data to ontology-driven linked data

Idioma: Inglês

In the daily practice of a biomedical informaticist with a specialization requests for transforming pre-existing, mostly tabular, data to data that can be curated and consumed using Semantic Web Technologies (SWT) are still quiet common. The reasons for these request differ from project to project to project, but they are certainly due to the advantages of semantic web technologies when it comes to semantic interoperability and the schema-free data presentation, which fosters maintainability and flexibility. The request and the expectations of how SWT data created from a given data set should clearly, often demonstrate a lack of appreciation of the level of difference between the strategies of how data is represented in tabular ways and in SWT. In this course we will discuss concrete examples of how the results of a data transformation from tabular data, using for example common data elements, to SWT-based data for clinical and clinical research data ought to look. We will focus on the representational aspects over questions of tooling in this course.

Palestra

The Use of Axiomatically-Rich Ontologies in Biomedical Research

Language: English

There exists a communication gap between the biomedical informatics community and the computer science/artificial intelligence community regarding the terms “semantics”, “semantic integration”, and “knowledge representation”. This communication gap has led to wide-spread uptake clinical terminologies and common data models (CDM) promising to provide semantics, semantic integration”, and knowledge representation. Recently, the demand for integrating and analyzing increasingly large data sets in clinical and translational research has led to numerous efforts to harmonize existing CDMs and integrate data curated based on those models. These efforts raise the question of how to appropriately represent the semantics of data. The question of how to formally assure that mappings between CDMs are correct is often overlooked. The answer to these challenges lies in using axiomatically-rich ontologies that allow verifying that terms refer to the same set of entities using automatic inference. This verification is only possible by building ontologies that represent the content of the scientific disciplines in accordance with the reality of the domain of the disciplines. The presentation will explore how a strong logical representation of the scientific domain does not only foster harmonization of CDMs, but also informs and facilitates the transition from data over information to knowledge and thus, support meaningful use.

Sobre o palestrante

Mathias Brochhausen é professor associado do Departamento de Saúde e Informática Biomédica da Universidade da Flórida, em Gainesville – FL, EUA. Além disso, ele atua como Diretor Associado de Educação deste departamento. Antes de ingressar na Universidade da Flórida, ele foi professor associado e vice-presidente de desenvolvimento do corpo docente do Departamento de Informática Biomédica da Universidade de Arkansas para Ciências Médicas em Little Rock, Arkansas, Estados Unidos. É Ph.D. em Filosofia pela Johannes Gutenberg-University, Mainz, Alemanha em 2004. Antes de ingressar na UAMS em 2011, foi pesquisador e gerente do Instituto de Ontologia Formal e Ciência da Informação Médica e diretor executivo do Centro Europeu de Pesquisa Ontológica, ambos no Universidade de Saarland, em Saarbrücken, Alemanha. Seus interesses de pesquisa incluem tecnologias semânticas, particularmente representação de conhecimento e raciocínio aplicado a dados de pesquisas clínicas. O pesquisador desenvolveu múltiplas ontologias codificadas em Web Ontology Language (OWL), como a Ontologia da Lei de Documentos (d-acts), a Ontologia para Biobanking (OBIB), a Ontologia para Medicamentos (DRON) e a Ontologia de Investigações Biomédicas (OBI).  Ele está atualmente concluindo o trabalho sobre a Ontologia de Estruturas Organizacionais de Sistemas de Trauma e Centros de Trauma (OOSTT) como parte do projeto Quadro de Avaliação Comparativa para Ambientes de Cuidado de Trauma (CAFÉ) e continua contribuindo para a Ontologias sobre Interação entre Medicações (DIDEO). Atualmente, atua em um novo projeto para investigar padrões de evolução do quadro de doenças. Ele é autor de mais de 40 publicações revisadas por pares, editor associado da BMC Medical Informatics and Decision Making, avaliador de mais de uma dúzia de periódicos e atuou em vários comitês do programa de conferências.