Exploring intentions on electronic health records retrieval. Studies with collaborative scenarios

Indépendamment des aspects positifs apportés par les dossiers médicaux partagés (DMP) informatisés, les professionnels de santé sont confrontés à des difficultés dans la sélection des documents pertinents, surtout dans la cadre des grandes bases de données lors des activités de collaboration. Dans le cadre de cet article, nous nous sommes appuyés sur le développement d’un mécanisme innovant de Recherche d’Information (RI) qui explore la représentation formelle des intentions dans les DMP. Cette recherche repose sur la théorie organisationnelle de la sémiotique et de la théorie des actes de langage afin de catégoriser plusieurs types d’intentions. Notre étude porte sur des problèmes de définition, sélection et classement des résultats de recherche et nous examinons les intentions explicitement déclarées par les utilisateurs. Notre principale contribution est le développement d’un système RI qui vient en appui au partage des connaissances de groupe via DMP. Pour évaluer cette proposition, nous avons mené une étude expérimentale d’après un référentiel DMP réel de dossiers médicaux. Deux scénarios sont définis qui impliquent un groupe interdisciplinaire de professionnels de santé. Les résultats obtenus sont analysés à partir de mesures comme la précision et le rappel et ont démontré l’efficacité de cette solution. Despite the potential benefits of Electronic Health Records (EHRs), health care pro fessionals face difficulties in the selection of relevant documents in huge repositories during collaborative activities. In this article, we investigate the development of an innovative Information Retrieval (IR) and sharing mechanism that explores the formal representation of inten- tions in EHRs. To this end, this research relies on Organizational Semiotics and Speech Acts Theory. We defined an algorithm to filter and sort search results relying on intention classes explicitly declared as query parameters in the search mechanism. As our main contribution, we developed the SiRBI IR system for supporting group knowledge sharing through EHRs. To evaluate the proposal, we conducted an experimental study using a realworld EHR repository in two search scenarios, which involve an interdisciplinary group. The obtained results demonstrated the effectiveness of the solution.