Improving Accessibility and Usability of Clinical Data for the Swiss Personalized Health Network: Development and Usability Study (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: In large-scale research initiatives such as the Swiss Personalized Health Network (SPHN), ensuring interoperability and ease of use across diverse clinical datasets is challenging due to a lack of standardization and semantics. The approach taken by the SPHN with the creation of a reference common dataset integrating various data structures and standards creates complexities for researchers aiming to explore and find specific clinical concepts to assess project feasibility. Semantic enrichment and exploration through SNOMED CT offer a potential solution by enabling structured queries that could simplify data discoverability and enhance dataset usability across Switzerland. Objective: This study evaluates how a semantic layer can improve the exploration of the SPHN dataset by leveraging SNOMED CT's hierarchical terminology. To validate this hypothesis, we developed the Smart SNOMED Search for SPHN (S4) tool, which leverages a semantic enrichment of the dataset, facilitating semantic searches using the Expression Constraint Language of SNOMED CT. Methods: The SPHN dataset underwent semantic enrichment, where concepts and attributes not already represented were systematically mapped to SNOMED CT codes and associated value sets. An additional 717 meaning bindings and 232 value sets were created. The S4 tool was designed to enable Expression Constraint Language-based queries, allowing users to retrieve relevant SPHN concepts and value sets effectively. We tested the tool using a validation dataset representing commonly encountered clinical data warehouse elements and evaluated its precision, recall, and F1-scores. Results: The S4 tool demonstrated high accuracy, with an overall precision of 95.3%, recall of 97.5%, and an F1-score of 96.4%, indicating effective retrieval and alignment of SPHN concepts with SNOMED CT codes. The enrichment also highlighted gaps within the SPHN dataset, such as a lack of representation and the inability to use postcoordination, enabling enhanced semantic connections that further supported data discoverability. Conclusions: The S4 tool validates the hypothesis that semantic representation enhances data explorability within large frameworks such as the SPHN, making it more accessible for research. While effective, future work could address limitations by refining search precision and improving accessibility for users less familiar with SNOMED CT, thereby supporting SPHN's mission to facilitate personalized health care research through enhanced data interoperability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».