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A. Simonet
Ana SIMONET
22 décembre 2004
6ème Workshop
SYNTHESE TECHNOLOGIQUE
SIMS@REIN & GENNERE
Les Avancées en GENNEREVers des Systèmes d’Information Intelligents
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A. Simonet2
PLAN
1. GENNERE1. Le présent2. Le futur
2. Bases de production Vs entrepôts3. Conclusion
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A. Simonet3
Synthèse Technologique
GENNERE
GENNERE
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A. Simonet4
Synthèse Technologique
• GENNERE
• Équipe :
• pluridisciplinaire
• localisations géographiques diverses
• cultures différentes
• langues différentes
• Peut-on aller vers des systèmes génériques ?
• Deux domaines distincts : la Néphrologie et la Rhumatologie
GENNERE
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A. Simonet5
Synthèse Technologique
• Conception par ontologie du noyau
PATIENT SUIVI TRAITEMENT
CENTRE MEDECIN
1,1
1,*
0,*
1,1
1,*
0,*
1,*
1,1
NEPHRO RHUMATO
GENNERE
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A. Simonet6
Synthèse Technologique
• SUIVI en RHUMATO
COMMORBIDI SUIVI
GESTES-CHIRUR
0,*
0,*
0,*
0, *
GROSSESSE
INFECTIONS
GENNERE
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A. Simonet7
Synthèse Technologique
• PATIENT
PATIENT_COMM
PATIENT
PATIENT_SPEC
identité
comorbidités
PAT_SPEC_PATH PAT_SPEC-PAYS
PAT_NEPHRO
PAT_RHUMATO
GENNERE
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A. Simonet8
Synthèse Technologique
Données communes
Données spécifiques
1. Dépendant de la pathologie
2. Dépendant du pays
GENNERE
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A. Simonet9
Synthèse Technologique
• Ontologie pour les meta-données
• Quelles tables
• Quels attributs
• Quels types et quels domaines de valeurs (multi-langue)
partage des connaissances pour une base
inter-base
• Les libellés et leurs codages dans plusieurs langues
Gérés comme des objets
Travail lourd pour garantir la cohérence des informations
Automatisation totale ou partielle de cette tâche
GENNERE
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A. Simonet10
Synthèse Technologique
• Usage de l’ontologie des meta-données
• en phase d’utilisation - interface multilingue :
chinois, anglais et français
• en phase de conception d’interface :
« reprogrammation de l’interface »
• en phase de raffinement des tables, des noms d’attributs, ….
• du codage : norme UTF8
• Usage des ontologies/thésaurus spécifiques
GENNERE
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A. Simonet11
Synthèse Technologique
• Schéma logique : normalisé (de manière générique) ajout / supp de valeurs tâche simple
•VUES• Indépendance logique de données• Garant de la sécurité de l’accès la vue délimite les droits d’accès
et de mise à jour des utilisateurs
• IHM• Blocs réutilisables sur plusieurs fonctionnalités• Utilisation des Templates• Séparation maximale entre code php et HTML• Dissociation de la présentation et du contenu
Autres aspects génériques
GENNERE
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A. Simonet12
Synthèse Technologique
• Fonction administration
• Gestion Explicite des événements
• Et encore de la déclarativité
• Génération de la base de connaissances
• Génération de prototypes d’IHM
• Vers une première API
GENNERE
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A. Simonet13
Synthèse Technologique
DW
GENNERESuivis Cliniques
Base d’Identité
GENNERE
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A. Simonet14
Synthèse Technologique Base de production Vs Data Warehouse
Base de production Vs Data Warehouse
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A. Simonet15
Synthèse Technologique Base de production Vs Data Warehouse
Schéma de synthèse Schéma de synthèse
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A. Simonet16
Synthèse TechnologiqueBase de production Vs Data Warehouse
Principaux objectifs :• éliminer les redondances• garantir la cohérence• favoriser le partage • garantir la sécurité en cas de panne Processus de normalisation :==> éclatement de l’information ==> nécessite la reconstruction de l ’information initiale
Dédiées à la gestion des processus opérationnels de l’entreprise OLTP
OLTP == On Line Transactional Processing
Bases de Données Classiques
Bases de Production : inadaptées à l’aide à la décision
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A. Simonet17
Synthèse TechnologiqueBase de production Vs Data Warehouse
Un Entrepôt de Données est une collection de données :
• orientées sujet : données structurées par thèmes ou sujets
• intégrées : données répliquées et intégrées à l’ED
• historisées : enregistrement périodique des données
• non volatiles : donnée à t = donnée à t+1
Données dédiées aux décideurs
Conséquences :
• besoin de requêtes interactives
• structuration adaptée aux processus d’aide à la décision.
Entrepôt de Données
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A. Simonet18
Synthèse TechnologiqueBase de production Vs Data Warehouse
Principales différences :
Base de Données Opérationnelle
Entrepôt de Données
Mise à jour quotidienne Intégration périodique
Données modifiables Données non modifiables / accessibles en consultation
Durée de vie moyenne des données environ 60 à 90 jours
Période d’historisation des données en général > 10 ans
Capacité de stockage de l’ordre du Mo ou Go
Capacité de stockage de l’ordre du To
Traitement des données par systèmes transactionnels (OLTP)
Traitements analytiques en ligne (OLAP)
Données orientées application Données orientées sujet
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A. Simonet19
Synthèse TechnologiqueBase de production Vs Data Warehouse
Et encore :
Base de Données Opérationnelle
Entrepôt de Données
Fonctionnement : par transactions Fonctionnement : par requêtes
Quelques dizaines de tuples Des millions ( et ++) de tuples
Plusieurs centaines (voire milliers) de transactions par jour
Quelques dizaines de requêtes par semaine
accès concurrents Concurrence : hors sujet
Temps de réponse attendus : très courts
Temps de réponse : quelques heures voire quelques jours
Accès au travers de menus (frontaux )
Accès non programmés a priori
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A. Simonet20
Synthèse TechnologiqueBase de production Vs Data Warehouse
• Bases de données en production1) bases pour la gestion de stocks (supermarché, agence de voyages, etc.)
2) bases pour le suivi (suivi de patient, suivi de clients (banque, assurance, etc.)
Gestion des Stocks Gestion des Suivis
Mise à jour quotidienne Mise à jour quotidienne
Données modifiables Données modifiables
Durée de vie moyenne des données : environ 60 à 90 jours
Durée de vie des données : 3 à 4 ans
Traitement des données par systèmes transactionnels OLTP
Traitement des données par systèmes transactionnels OLTP
Données orientées application Données orientées application
Événements non explicites Organisées autour des événements
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A. Simonet21
Synthèse Technologique
Mes Archives
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A. Simonet22
1. Lymphome2 11.1. Résumé 11.2. Étude de l'existant 12. Nouvelle base 12.1. Principaux objectifs 13. Les ensembles 33.1. Le patient 33.2. L'événement 43.3. Données cliniques 63.4. Le traitement 73.5. Données histologiques 83.6. Données cytologiques 93.7. Données immunologiques 103.8. Données cytogénétiques 124. Les transactions 364.1. Le menu principal 365. La mise à jour 375.1. Écran PATIENT 385.2. Écran EVENEMENT 39
Synthèse Technologique
Base pour le cancer (mise en place 1994)
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A. Simonet23
Synthèse Technologique
PATIENT
EVENEMENT
1,* 1,1
TRAITE- MENT
1, 1
CLINIQUE
1,1
0,1
1,1 1,1
0,1
HYST_ CYTO
IMMUNO
1,1
0,1 CARYO
1,1
0,1
ETAT_ SURVIE
1,1
1,1
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A. Simonet24
Synthèse Technologique
Événement :
1) nouveau patient,
2) visite patient
3) hospitalisation
4) changement de traitement
5) prélèvement
6) décès
7) …
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A. Simonet25
Synthèse Technologique
ETAT_EVENEMENT
NOM ENSEMBLE NOM ATTRIBUT COMMENTAIRE
CODE_EVENEMENT
SAISIE_CARYO code indiquant la validité des données sur une composante d'un événement par exemple :0 : rien n'est saisi (valeur par défaut);1 : (en caryo) il n'existe pas d'informations ;2 :les informations saisies sont à compléter ;3 : informations complètes et valides ;
SAISIE_CLINIQUE
SAISIE_HYSTO
SAISIE_CYTO
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A. Simonet26
Synthèse Technologique
• Bases de Données de Suivi Vs Entrepôts de Données:
Entrepôt de Données Gestion des Suivis
Mise à jour périodique Mise à jour quotidienne
Données non modifiables Données modifiables
Durée de vie des données : 2 à 3 ans
Durée de vie des données : quelques années
Traitement des données par systèmes des systèmes OLAP
Traitement des données par systèmes transactionnels OLTP
Données orientées sujet Données orientées application
Structuré autour des axes d’étude privilégiés
Structurées autour des événements
Schéma peu évolutif Schéma évolutif
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A. Simonet27
Synthèse Technologique
• Bases de Données de Suivi Vs Entrepôts de Données
• Base des Suivis : dossier (patient / client /… ) constitué dynamiquement
Base de Suivis : schéma plus évolutif et données hétérogènes
de préférence normalisé
• Entrepôt de Données : étude des états d’un système
état défini par l’agrégation des
objets des bases sources composants
Entrepôt de Données : optimisation des requêtes pré-définies
indexes et/ou vues
granularité minimale
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A. Simonet28
Synthèse Technologique
SIMS@REIN
Rappel historique
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A. Simonet29
Synthèse Technologique
NIVEAUNATIONAL
NIVEAUREGIONAL
NIVEAULOCAL
BL1 BL2 BL3
BR1 BR2
BN
Dialyse Nephro Transplant
Usage ? BD classique Data Warehouse
Bases ? Virtuelles Persistantes?
Alimentation ? Snapshot Périodique Evénementielle
QUESTIONSDécembre 99
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A. Simonet30
Synthèse Technologique
NIVEAUNATIONAL
NIVEAUREGIONAL
NIVEAULOCAL
BL1 BL2 BL3
BR1 BR2
BN
Dialyse Nephro Transplant
2000
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A. Simonet31
Synthèse Technologique
XMLEDI
DATAWAREHOUSE NATIONAL
Base de données nationales + vues persistantes
Intégrateur
Intégrateur local moniteur
Client
AUTRES bases de données
Intégrateur local* moniteur
Client
SANS base de données
Client
SUSIEREIN
SERVEUR D'IDENTIFIANT
UNIQUE NATIONAL
CRISTAL EfG
Mai 2000
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A. Simonet32
Synthèse Technologique
Fin 2000 un MCD est adopté par le groupe SIMS-REIN Base de Production : base tampon destinée à stocker temporairement
les données des centres sans SI propre Données destinées à être intégrées au Data Warehouse Elles passent par divers états : brouillon, validé, bloqué
Mise en place à Necker à partir de 2001 Année 2001 : feed-back intense sur le logiciel réalisé par Mohamed Un entrepôt a été conçu et réalisé (Grenoble) Alimentation en EJB et SQL sur une base de production test (Paris) …
Le système aujourd’hui : base de production ou data warehouse ?
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A. Simonet33
Synthèse Technologique
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A. Simonet34
6ème Workshop : Synthèse Technologique
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A. Simonet35
6ème Workshop : Synthèse Technologique
Conception Classique (E-R) :
•Étape 1 : Extraction des connaissances
interviews, documents (supports divers ) à produire, …
point de vue des diverses catégories d’utilisateurs
•Étape 2 : Synthèse des connaissances
résolution des problèmes de homonymes, de synonymes, …
1ères prises de décision : ce qui va être calc / rep
point de vue globale
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A. Simonet36
6ème Workshop : Synthèse Technologique
Conception Classique (E-R ou E-A) :•Étape 3 : normalisation du schéma global
éclatement de l’information
1 concept :: plusieurs tables
MCD : Modèle Conceptuel de Données
•Étape 4 : validation du modèle MCD
les utilisateurs valident la proposition des analystes
validation de surface
•Étape 5 : production des points de vue par catégorie
d’utilisateurs
sous-schéma / catégorie d’utilisateurs
mise en place des règles de confidentialité définies
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A. Simonet37
6ème Workshop : Synthèse Technologique
Conception Objet Classique (UML) :
• Point 1 : attributs multivalués (« un patient a plusieurs
prénoms »)
• Point 2 : attributs complexes (« un patient est suivi par des
médecins »)
• Point 3 : notion de hiérarchie de concepts :: notion is-a
ENFANT
Is-a
PATIENT
ENFANT hérite des attributs de PATIENTENFANT peut avoir des attributs et / ou méthodes propres
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A. Simonet38
6ème Workshop : Synthèse Technologique
Conception Objet Classique (UML) :
Ce qui est moins connu par des amateurs
• point 1 : a un OID
• point 2 : les objets sont définis par :
<état, comportement>
• point 3 : l’état est défini par les valeurs des attributs
• point 4 : comportement est défini par des méthodes (procédures)
les méthodes héritées peuvent être redéfiniesles méthodes héritées peuvent être surchargéesun ENFANT n’est plus un PATIENT
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A. Simonet39
PATIENT
ENFANT
6ème Workshop : Synthèse Technologique
PATIENT
ENFANT
surcharge et redéfinition
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6ème Workshop : Synthèse Technologique
Conception Objet Classique (UML) :
Ce qui est inconnu des amateurs
• point 1 : le MCD mélange des classes de programmation, des
classes d’objets et des classes d’IHM
• point 2 : la traduction vers un modèle relationnel pose
problème
• point 3 : la traduction vers un modèle relationnel-objet introduit
un autre paradigme de programmation
La jointure est « remplacée » par une programmation
navigationelle
• mise à jour du MCD : plus chère que dans le relationnel
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6ème Workshop : Synthèse Technologique
Bases de production en médecine
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