Importer Doknosis (Gestion:Tâches/Liste/258/13)

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Importer Doknosis [Rejetée]  Modifier cette tâche Aide
TypeAmélioration
CréationAntoine Mercier-Linteau
Responsable(s)Antoine Mercier-Linteau
ÉtatRejetée
Date de création2019-12-09
Échéanceaucune
PrioritéUrgente
Projet(s)
<noinclude>
</noinclude>

Doknosis est une base de données contenant 1954 maladies, 598 médicaments et 8260 signes et symptômes, tous organisés en associations et pondérés.

Sa création est le fruit d'un projet de recherche de la UCSD visant à:

  • créer une telle base de données;
  • comparer un système expert à un réseau de neurones dans l'établissement d'un diagnostic différentiel.[1]

En gros, ils ont découverts que les IAs étaient similaires au système expert dans la précision du diagnostic. Cependant, le fonctionnement du système expert est transparent aux yeux de son utilisateur, ce qui n'est pas le cas avec l'IA. L'association des deux permettrait donc de tirer le maximum de bénéfices de ces systèmes sans aliéner l'humain qui en fait l'usage.

Une mine d'or.


Discussion

Estimation des coûts

Phase Détails Taux horaire Heures Coût
Planification
  • Analyse de la structure de la base de donnée afin d'en extraire les sections
  • Création d'un plan éditorial pour l'importation par les volontaires, tous les items ne correspondant pas à des pages dans l'espace de nom principal
50 $/heure 4 200
Développement
  • Ajout d'une source de données à l'extension ContentImporter
  • Gestion des items importés et de leurs liens entre eux
  • Ajout d'une introduction à partir d'un lexique médical libre accès
  • Création d'un modèle pour indiquer que l'item a été importé depuis Doknosis
50 $/heure 16 - 24 800-1200
Test
  • Test de l'importation sur le serveur de test
50 $/heure 2 100
Total 50 $/heure 22 - 30 1100- 1500 $

Références

  1. (en) Lars Müller, Rashmi Gangadharaiah, Simone C. Klein et James Perry, « An open access medical knowledge base for community driven diagnostic decision support system development », BMC Medical Informatics and Decision Making, vol. 19, no 1,‎ (ISSN 1472-6947, PMID 31029130, Central PMCID PMC6486985, DOI 10.1186/s12911-019-0804-1, lire en ligne)