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Kongress Medizin und Gesellschaft 2007

17. bis 21.09.2007, Augsburg

Design einer Ontologie zerebraler Aneurysmen

Meeting Abstract

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  • Susanne Hanser - Universitätsklinikum Freiburg, Freiburg
  • Martin Boeker - Universitätsklinikum Freiburg, Freiburg

Kongress Medizin und Gesellschaft 2007. Augsburg, 17.-21.09.2007. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2007. Doc07gmds135

Die elektronische Version dieses Artikels ist vollständig und ist verfügbar unter: http://www.egms.de/de/meetings/gmds2007/07gmds135.shtml

Veröffentlicht: 6. September 2007

© 2007 Hanser et al.
Dieser Artikel ist ein Open Access-Artikel und steht unter den Creative Commons Lizenzbedingungen (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.de). Er darf vervielf&aauml;ltigt, verbreitet und &oauml;ffentlich zug&aauml;nglich gemacht werden, vorausgesetzt dass Autor und Quelle genannt werden.


Gliederung

Text

Im Rahmen des EU Projektes @neurIST wird eine Ontologie erstellt, die den begrifflichen Raum zum Thema „Zerebrales Aneurysma“ abdecken soll. Hierbei soll die Fachsprache unterschiedlicher Disziplinen wie Klinik, Epidemiologie, Molekularbiologie berücksichtigt werden.

Material und Methoden: Zur generellen Strukturierung des Begriffsraums verwenden wir die Top-Level Ontologie DOLCE, zur Repräsentation anatomischer Begriffe das Foundational Model of Anatomy (FMA). Soweit möglich, werden die Ontologieklassen auf UMLS Konzepte abgebildet. Gemäß dem gegenwärtigen Stand der Semantic Web Technologie verwenden wir den Ontologie-Editor Protegé und OWL DL, sowie den RacerPro OWL reasoner.

Ergebnisse: Durch verschiedene Methoden der Term- und Konzeptakquisition (Datenbank- und Informationsmodelle, Literatur, Experten) ergab sich eine umfangreiche Sammlung von Begriffen, die im Kontext des Projektes als relevant erachtet werden. Die Klassifikation unter Verwendung von 39 Top-Level-Klassen der Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering (DOLCE Light) resultierte in der durchgängigen Darstellung von derzeit ca. 2000 Entitäten als Endurants (Objekte, Stoffe, Substanzen; z.B. eine Arterie, eine pharmakologische Substanz), Perdurants (Prozesse, Ereignisse; z.B. eine Krankheit, eine Intervention), Qualities (Eigenschaften) und Regions (Wertebereiche). Für 60% der Klassen gibt es ein UMLS Mapping.

Diskussion: Eine Ontologie mit “kognitivem Bias” ist unseres Erachtens besser für die Repräsentation des @neurIST Begriffraums geeignet ist als der eher realistische, fundamentale Ansatz der Basic Formal Ontology (BFO). Gerade Begriffe aus dem oft schwer systematisierbaren medizinischen Bereich ließen sich vollständig und konsistent mit DOLCE klassifizieren. Die Erzeugung von eher intuitiven, nutzerangepassten Sichten für verschiedene Bereiche bzw. Nutzer wird zusätzlich unterstützt. Die Verwendung des FMA ist aufgrund seiner Komplexität vielen Nutzern nicht vermittelbar und eher kritisch zu beurteilen. Zusammenfassend ist zu sagen, dass es mit diesem pragmatischen Ansatz gelungen ist, eine Domäne mit großer semantischer Variabilität in hoher Granularität abzubilden.


Literatur

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