Konceptmodeller är kärnan i robusta klassificeringssystem (t.ex. SNOMED-RT, GALEN) och nya standarder för utbyte av hälso- och sjukvårdsinformation (t.ex. HL-7). Konceptuella modeller definieras här som en konceptualisering, förenkling eller abstraktion av verkligheten. Gemenskapens övervakningsverksamhet omfattar att företräda information för utbyte, och därför förlitar de sig i hög grad på konceptuella modeller. Konceptuella modeller, antingen implicita eller explicita, fungerar som vägledning för processer för informationsutbyte och som ett sammanhang för att assimilera heterogena data. En uttrycklig konceptuell modell är vad som styr aggregering av "informationsenheter" och kommer att vara en väsentlig del av framgångsrika övervakningssystem. Centers for Disease Control and Prevention har märkt konceptuell datamodellering som "en av de mest kraftfulla och effektiva analytiska tekniker som någonsin utvecklats för att förstå och organisera information som krävs för att stödja något företag." Det finns lite formell diskussion om vad som utgör starka konceptuella modeller eller en formell metod för hur de konstrueras. I detta projekt undersöktes kvalitativa data från två källor för att ta fram en generaliserad metod för att konstruera konceptuella modeller. Berättande från litteraturen inom olika områden undersöks, och dessa data triangulerades med innehållsanalys från en fallstudie. I denna fallstudie granskade och kommenterade domänexperter en konceptuell modell utformad för att representera astmakunskap hos barn. Denna triangulering av litteratur och expertgranskningar identifierade en generaliserad metod för konstruktion och utvärdering av konceptuella modeller. Förutom diskussionen om konceptuell modellutveckling presenterar denna affisch potentiella tillämpningar av konceptuella modeller för dataaggregation och manipulation som är avgörande för syndromisk övervakning. Zachary Pincus, David L. Buckeridge, Michael K. Choy, Justin V. Graham, Martin J. O'Connor, och Mark Musen Användningen av "icke-traditionella" hälsodata, såsom skolfrånvaro och apoteksförsäljning, anses öka känsligheten och aktualiteten av varningar från syndromska övervakningssystem. Ett gemensamt beskrivningssystem för icke-traditionella data och datakällor kommer i hög grad att öka nyttan av sådana uppgifter. Standarder som de som föreslås i det nationella elektroniska systemet för sjukdomsövervakning och referensinformationsmodellen för hälsonivå 7 möjliggör utbyte av traditionella epidemiologiska och kliniska data. Tyvärr var sådana standarder inte utformade för att tillgodose behoven hos icke-traditionella uppgifter och deras källor. För att möta dessa behov har vi utvecklat en flexibel, extensibel ontologi (metadatamodell). De flesta datastandarder försöker preenumera fält och format för alla nödvändiga bitar av information. Det är dock ännu inte fastställt vilka typer av icke-traditionella data och metadata som är nödvändiga eller användbara. Dessutom gör heterogenitet i formatet och strukturen för icke-traditionella data det svårt att konstruera en enda, omfattande "standard". Istället gör vår ontologi det möjligt för användare att konstruera detaljerade, anpassade, maskinläsbara beskrivningar av datakällor, dataformat och relationer mellan datakällor genom att bygga upp dem från enkla termer och attribut som tillhandahålls av ontologin. Nya klasser av data eller datakällor, och enskilda fall av dessa klasser, kan skrivas in genom en ansökan om kunskapsinhämtning med öppen källkod. I en första utvärdering använde vi ontologin för att ta fram en modell av utdata från ett simulerat utbrott. Vi fortsätter att bekräfta ontologin som en
Problemet med heterogena data kan lösas med användning av konceptuella modeller, som vissa arbeten har föreslagit REF.