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First steps of asthma management with a personalized ontology model

Ajami Hicham, Mcheick Hamid et Laprise Catherine. (2022). First steps of asthma management with a personalized ontology model. Future Internet, 14, (7), e190.

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URL officielle: https://dx.doi.org/doi:10.3390/fi14070190

Résumé

Asthma is a chronic respiratory disease characterized by severe inflammation of the bronchial mucosa. Allergic asthma is the most common form of this health issue. Asthma is classified into allergic and non-allergic asthma, and it can be triggered by several factors such as indoor and outdoor allergens, air pollution, weather conditions, tobacco smoke, and food allergens, as well as other factors. Asthma symptoms differ in their frequency and severity since each patient reacts differently to these triggers. Formal knowledge is selected as one of the most promising solutions to deal with these challenges. This paper presents a new personalized approach to manage asthma. An ontology-driven model supported by Semantic Web Rule Language (SWRL) medical rules is proposed to provide personalized care for an asthma patient by identifying the risk factors and the development of possible exacerbations.

Type de document:Article publié dans une revue avec comité d'évaluation
ISSN:1999-5903
Volume:14
Numéro:7
Pages:e190
Version évaluée par les pairs:Oui
Date:2022
Identifiant unique:10.3390/fi14070190
Sujets:Sciences naturelles et génie > Sciences mathématiques > Informatique
Sciences de la santé > Sciences médicales
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département des sciences fondamentales
Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique
Mots-clés:asthma, semantic Web rule language, SWRL, medical rules, pervasive computing, ontology model, architectural model, chronic respiratory disease, management systems
Déposé le:07 janv. 2023 20:57
Dernière modification:07 janv. 2023 20:57
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