Het semantic web

in de gezondheidszorg

Peter Scholten

Problemen in de gezondheidszorg

bull Verbetering efficieumlntiehellipmeetbaarbull Verbetering kwaliteithelliphellipmoeilijk meetbaar

ndash Fitness for usendash Klanttevredenheidndash Veiligheid

Doel verlaging kostenhelliphellipmeetbaar

bull Web 10 is about the world get everyone connected by the internet

bull Web 20 is about like minded people share and interact with others in group (Linekedin HyvesTwitter You Tube Xing Blog Myspace Shareslide Facebook etc)

Zorgcapaciteit

Zorg20

Health 20

Ontwikkelingen in de zorgvraag

Effecten op het zorgaanbod

Voortdurende ontwikkeling nieuwe (bio)medische kennis en technologie Steeds meer toepassen van innovaties Toenemende specialisatie van zorgaanbieders Opkomst priveacuteklinieken Meer aandacht voor transparantie van zorgaanbod en kwaliteit Opkomst aanbieders die nieuwe behandelmethoden aanbieden Vermaatschappelijking van de zorgextramuralisatie Innovaties op het snijvlak van zorg wonen en welzijn Meer aandacht voor wijkgerichte zorginfrastructuur Toenemende integratie van zorgontstaan ketens van zorg Toenemende aandacht voor belevingsgerichte zorg Groei van de markt voor health care producten en diensten en welzijn

Toename van de vraag naar zorg Verandering in aard van de zorgvraag

Opkomst nieuwe typen zorgvragen Toenemende aandacht voor preventie bij

consumenten Verandering van de positie van clieumlntpatieumlnt Opkomst

alternatieve zorgaanbieders Verandering geografisch plaats van

zorg

Stelsel van gezondheidszorg

Ziektebestrijding

Problem Internet and Health Care

bullGrowth of internet search getting more problematic

bullHealth 20 not structured

bullNeed for ldquonewrdquoinformation and knowledge processing

Solution Semantic web

bull Web 30 is about the individu transfer data from everywhere into knowledge

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Problemen in de gezondheidszorg

bull Verbetering efficieumlntiehellipmeetbaarbull Verbetering kwaliteithelliphellipmoeilijk meetbaar

ndash Fitness for usendash Klanttevredenheidndash Veiligheid

Doel verlaging kostenhelliphellipmeetbaar

bull Web 10 is about the world get everyone connected by the internet

bull Web 20 is about like minded people share and interact with others in group (Linekedin HyvesTwitter You Tube Xing Blog Myspace Shareslide Facebook etc)

Zorgcapaciteit

Zorg20

Health 20

Ontwikkelingen in de zorgvraag

Effecten op het zorgaanbod

Voortdurende ontwikkeling nieuwe (bio)medische kennis en technologie Steeds meer toepassen van innovaties Toenemende specialisatie van zorgaanbieders Opkomst priveacuteklinieken Meer aandacht voor transparantie van zorgaanbod en kwaliteit Opkomst aanbieders die nieuwe behandelmethoden aanbieden Vermaatschappelijking van de zorgextramuralisatie Innovaties op het snijvlak van zorg wonen en welzijn Meer aandacht voor wijkgerichte zorginfrastructuur Toenemende integratie van zorgontstaan ketens van zorg Toenemende aandacht voor belevingsgerichte zorg Groei van de markt voor health care producten en diensten en welzijn

Toename van de vraag naar zorg Verandering in aard van de zorgvraag

Opkomst nieuwe typen zorgvragen Toenemende aandacht voor preventie bij

consumenten Verandering van de positie van clieumlntpatieumlnt Opkomst

alternatieve zorgaanbieders Verandering geografisch plaats van

zorg

Stelsel van gezondheidszorg

Ziektebestrijding

Problem Internet and Health Care

bullGrowth of internet search getting more problematic

bullHealth 20 not structured

bullNeed for ldquonewrdquoinformation and knowledge processing

Solution Semantic web

bull Web 30 is about the individu transfer data from everywhere into knowledge

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

bull Web 10 is about the world get everyone connected by the internet

bull Web 20 is about like minded people share and interact with others in group (Linekedin HyvesTwitter You Tube Xing Blog Myspace Shareslide Facebook etc)

Zorgcapaciteit

Zorg20

Health 20

Ontwikkelingen in de zorgvraag

Effecten op het zorgaanbod

Voortdurende ontwikkeling nieuwe (bio)medische kennis en technologie Steeds meer toepassen van innovaties Toenemende specialisatie van zorgaanbieders Opkomst priveacuteklinieken Meer aandacht voor transparantie van zorgaanbod en kwaliteit Opkomst aanbieders die nieuwe behandelmethoden aanbieden Vermaatschappelijking van de zorgextramuralisatie Innovaties op het snijvlak van zorg wonen en welzijn Meer aandacht voor wijkgerichte zorginfrastructuur Toenemende integratie van zorgontstaan ketens van zorg Toenemende aandacht voor belevingsgerichte zorg Groei van de markt voor health care producten en diensten en welzijn

Toename van de vraag naar zorg Verandering in aard van de zorgvraag

Opkomst nieuwe typen zorgvragen Toenemende aandacht voor preventie bij

consumenten Verandering van de positie van clieumlntpatieumlnt Opkomst

alternatieve zorgaanbieders Verandering geografisch plaats van

zorg

Stelsel van gezondheidszorg

Ziektebestrijding

Problem Internet and Health Care

bullGrowth of internet search getting more problematic

bullHealth 20 not structured

bullNeed for ldquonewrdquoinformation and knowledge processing

Solution Semantic web

bull Web 30 is about the individu transfer data from everywhere into knowledge

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Zorgcapaciteit

Zorg20

Health 20

Ontwikkelingen in de zorgvraag

Effecten op het zorgaanbod

Voortdurende ontwikkeling nieuwe (bio)medische kennis en technologie Steeds meer toepassen van innovaties Toenemende specialisatie van zorgaanbieders Opkomst priveacuteklinieken Meer aandacht voor transparantie van zorgaanbod en kwaliteit Opkomst aanbieders die nieuwe behandelmethoden aanbieden Vermaatschappelijking van de zorgextramuralisatie Innovaties op het snijvlak van zorg wonen en welzijn Meer aandacht voor wijkgerichte zorginfrastructuur Toenemende integratie van zorgontstaan ketens van zorg Toenemende aandacht voor belevingsgerichte zorg Groei van de markt voor health care producten en diensten en welzijn

Toename van de vraag naar zorg Verandering in aard van de zorgvraag

Opkomst nieuwe typen zorgvragen Toenemende aandacht voor preventie bij

consumenten Verandering van de positie van clieumlntpatieumlnt Opkomst

alternatieve zorgaanbieders Verandering geografisch plaats van

zorg

Stelsel van gezondheidszorg

Ziektebestrijding

Problem Internet and Health Care

bullGrowth of internet search getting more problematic

bullHealth 20 not structured

bullNeed for ldquonewrdquoinformation and knowledge processing

Solution Semantic web

bull Web 30 is about the individu transfer data from everywhere into knowledge

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Ontwikkelingen in de zorgvraag

Effecten op het zorgaanbod

Voortdurende ontwikkeling nieuwe (bio)medische kennis en technologie Steeds meer toepassen van innovaties Toenemende specialisatie van zorgaanbieders Opkomst priveacuteklinieken Meer aandacht voor transparantie van zorgaanbod en kwaliteit Opkomst aanbieders die nieuwe behandelmethoden aanbieden Vermaatschappelijking van de zorgextramuralisatie Innovaties op het snijvlak van zorg wonen en welzijn Meer aandacht voor wijkgerichte zorginfrastructuur Toenemende integratie van zorgontstaan ketens van zorg Toenemende aandacht voor belevingsgerichte zorg Groei van de markt voor health care producten en diensten en welzijn

Toename van de vraag naar zorg Verandering in aard van de zorgvraag

Opkomst nieuwe typen zorgvragen Toenemende aandacht voor preventie bij

consumenten Verandering van de positie van clieumlntpatieumlnt Opkomst

alternatieve zorgaanbieders Verandering geografisch plaats van

zorg

Stelsel van gezondheidszorg

Ziektebestrijding

Problem Internet and Health Care

bullGrowth of internet search getting more problematic

bullHealth 20 not structured

bullNeed for ldquonewrdquoinformation and knowledge processing

Solution Semantic web

bull Web 30 is about the individu transfer data from everywhere into knowledge

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Problem Internet and Health Care

bullGrowth of internet search getting more problematic

bullHealth 20 not structured

bullNeed for ldquonewrdquoinformation and knowledge processing

Solution Semantic web

bull Web 30 is about the individu transfer data from everywhere into knowledge

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

bull Web 30 is about the individu transfer data from everywhere into knowledge

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

bull www

bull Web 20

bull Semantic web

bull Web 30

Trend analysis

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

www web 20 semantic web web 30

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

web 20 semantic web web 30

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

semantic web web 30

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Tijdsbesteding van zoeken naar informatie op internet

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

aantal urenweek

0

10

20

30

40

50

1 uur

1 - 5 uur

5 - 10 uur

10 - 20 uur

20 - 30 uur

gt 30 uur

Gemiddelde tijd aan zoeken naar informatie op internet per weekBron Market Cap

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

een werknemer spendeert gemiddeld 6 tot 12 van zijn tijd aan het zoeken naar informatie ndash die meestal niet wordt gevonden (27 tot 54 minuten per dag)

78 van de managers verklaart veel tijd te verliezen met het zoeken naar Informatie

50 van de informatie is opgeslagen op de verkeerde plaats

waarde

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

84 VAN DE INTERNET GEBRUIKERS ZOEKT ONLINE NAAR INFORMATIE OVER GEZONDHEID

14 COMMUNICEERT OP HET INTERNET OVER HUN GEZONDHEIDSTOESTAND

34 PAST HUN GEZONDHEIDSGEDRAG AAN NAAR AANLEIDING VAN INFORMATIE OP HET INTERNET

Uit NETQ

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Kostenbesparing in de zorg

Indien

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 minweek tijd besparen met zoeken naar informatie

dan

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

Oplosssing is het semantic web

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Kennismodellering

bull Gebaseerd op semantic web technologie

bull Ter ondersteuning van een gebruiker bij het gericht zoeken naar informatie

bull Kennismodellen kunnen worden geiumlmplementeerd in specifieke software applicaties in oa de gezondheidszorg en gezondheidstechnologie

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Voordelen semantic web

bull Google en Wikepedia is het zoeken van informatie document based (van document naar document)

bull Zoeken op het semantic web kan op basis van klassen en relaties verschillende items tegelijkertijd worden opgezocht

Voorbeeld Bepaal voor specifieke aandoening de kennisdragers (voldoende ervaring) en plaats van toepassing van kennis (ziekenhuis en geografische ligging) FREEBASE

Nog meer voordelenhellip

Benefits of the semantic web

bullFinding resources more quickly and easily

bullStoring corporate knowledge

bullTo generate new knowledgebullImprove the Clinicrsquos ability to use patient data for generating new knowledge to improve future patient care through outcomes-based and longitudinal clinical research

bullCross sectional data analysis

Van innoveren naar slimmer innoveren in de gezondheidszorg

maakbaar

haalbaar

denkbaar

Omvang van innovatie en belemmeringen

Omvang Belemmeringen

Haalbaar Bedrijfsorganisatie amp marketing

Maakbaar Kennis

Denkbaar Creativiteit

Maak van uw struikelblokken startblokken

Struikelblokken voor verbeteren van innovatie

Angst voor risicorsquos 30

Druk van korte termijn budgetten 28

Tijdgebrek 26

Geen steun van leiderschap 22

Bureaucratie 17

Slecht contact met klanten producten en markt 12

Successen in verleden 12

Regiorsquos ondernemingen groepen werken niet samen

8

Politiek of veranderingen bedreigen de machtspositieBron McKinsey amp Company

8

Kennis ontsluiten en hergebruiken door kennis te

delen

Semantic Web Technologie

Doel

betekenis van informatie toegankelijk maken voor de computer

Als een computer begrijpt wat data is dan kan hij intelligent zoeken combineren redeneren

geautomatiseerde ondersteuning bij innovatie

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Benefits of the semantic web

bullFinding resources more quickly and easily

bullStoring corporate knowledge

bullTo generate new knowledgebullImprove the Clinicrsquos ability to use patient data for generating new knowledge to improve future patient care through outcomes-based and longitudinal clinical research

bullCross sectional data analysis

Van innoveren naar slimmer innoveren in de gezondheidszorg

maakbaar

haalbaar

denkbaar

Omvang van innovatie en belemmeringen

Omvang Belemmeringen

Haalbaar Bedrijfsorganisatie amp marketing

Maakbaar Kennis

Denkbaar Creativiteit

Maak van uw struikelblokken startblokken

Struikelblokken voor verbeteren van innovatie

Angst voor risicorsquos 30

Druk van korte termijn budgetten 28

Tijdgebrek 26

Geen steun van leiderschap 22

Bureaucratie 17

Slecht contact met klanten producten en markt 12

Successen in verleden 12

Regiorsquos ondernemingen groepen werken niet samen

8

Politiek of veranderingen bedreigen de machtspositieBron McKinsey amp Company

8

Kennis ontsluiten en hergebruiken door kennis te

delen

Semantic Web Technologie

Doel

betekenis van informatie toegankelijk maken voor de computer

Als een computer begrijpt wat data is dan kan hij intelligent zoeken combineren redeneren

geautomatiseerde ondersteuning bij innovatie

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Van innoveren naar slimmer innoveren in de gezondheidszorg

maakbaar

haalbaar

denkbaar

Omvang van innovatie en belemmeringen

Omvang Belemmeringen

Haalbaar Bedrijfsorganisatie amp marketing

Maakbaar Kennis

Denkbaar Creativiteit

Maak van uw struikelblokken startblokken

Struikelblokken voor verbeteren van innovatie

Angst voor risicorsquos 30

Druk van korte termijn budgetten 28

Tijdgebrek 26

Geen steun van leiderschap 22

Bureaucratie 17

Slecht contact met klanten producten en markt 12

Successen in verleden 12

Regiorsquos ondernemingen groepen werken niet samen

8

Politiek of veranderingen bedreigen de machtspositieBron McKinsey amp Company

8

Kennis ontsluiten en hergebruiken door kennis te

delen

Semantic Web Technologie

Doel

betekenis van informatie toegankelijk maken voor de computer

Als een computer begrijpt wat data is dan kan hij intelligent zoeken combineren redeneren

geautomatiseerde ondersteuning bij innovatie

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

maakbaar

haalbaar

denkbaar

Omvang van innovatie en belemmeringen

Omvang Belemmeringen

Haalbaar Bedrijfsorganisatie amp marketing

Maakbaar Kennis

Denkbaar Creativiteit

Maak van uw struikelblokken startblokken

Struikelblokken voor verbeteren van innovatie

Angst voor risicorsquos 30

Druk van korte termijn budgetten 28

Tijdgebrek 26

Geen steun van leiderschap 22

Bureaucratie 17

Slecht contact met klanten producten en markt 12

Successen in verleden 12

Regiorsquos ondernemingen groepen werken niet samen

8

Politiek of veranderingen bedreigen de machtspositieBron McKinsey amp Company

8

Kennis ontsluiten en hergebruiken door kennis te

delen

Semantic Web Technologie

Doel

betekenis van informatie toegankelijk maken voor de computer

Als een computer begrijpt wat data is dan kan hij intelligent zoeken combineren redeneren

geautomatiseerde ondersteuning bij innovatie

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Maak van uw struikelblokken startblokken

Struikelblokken voor verbeteren van innovatie

Angst voor risicorsquos 30

Druk van korte termijn budgetten 28

Tijdgebrek 26

Geen steun van leiderschap 22

Bureaucratie 17

Slecht contact met klanten producten en markt 12

Successen in verleden 12

Regiorsquos ondernemingen groepen werken niet samen

8

Politiek of veranderingen bedreigen de machtspositieBron McKinsey amp Company

8

Kennis ontsluiten en hergebruiken door kennis te

delen

Semantic Web Technologie

Doel

betekenis van informatie toegankelijk maken voor de computer

Als een computer begrijpt wat data is dan kan hij intelligent zoeken combineren redeneren

geautomatiseerde ondersteuning bij innovatie

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Kennis ontsluiten en hergebruiken door kennis te

delen

Semantic Web Technologie

Doel

betekenis van informatie toegankelijk maken voor de computer

Als een computer begrijpt wat data is dan kan hij intelligent zoeken combineren redeneren

geautomatiseerde ondersteuning bij innovatie

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Semantic Web Technologie

Doel

betekenis van informatie toegankelijk maken voor de computer

Als een computer begrijpt wat data is dan kan hij intelligent zoeken combineren redeneren

geautomatiseerde ondersteuning bij innovatie

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Maar hoe

Enkele semantic tools in vogelvlucht

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

What information can a machine seehellip

hellip

hellip

hellip

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

But What Abouthellip

ltconfgt lt

confgtltplacegt ltplacegt

ltdategt ltdategtltslogangt ltslogangtltparticipantsgt

ltparticipantsgt

ltintroductiongt

hellip

ltintroductiongtltspeakergt ltspeakergtltbiogt hellip

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

The Semantic Web is about two things

1048708 It is about common formats for integration andcombination of data drawn from diverse sourceswhere on the original Web mainly concentratedon the interchange of documents

1048708 It is also about language for recording how thedata relates to real world objects That allows aperson or a machine to start off in onedatabase and then move through an unendingset of databases which are connected not bywires but by being about the same thing

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Resource and description

1048708 Resource1048708Content format hellip1048708Access method dependent on format (I canread it if I ldquoknowrdquo its language)

1048708 Resource description1048708Independent of the format (I can readldquopeoplersquos commentsrdquo about the resourcehellipprovided that I know the language in whichthe comment is written)

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Solution Define a standard language for writing comments (ldquometadatardquo in semantic web terminology)

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Common language for describing resources

Author = Peter

Diagram

URIhasAuthor

Peter

RDF assertion (triple)

triple (hasAuthorURIPeter)

ltRDF xmlns=ldquohttpwwww3orgTR hellip rdquo gt ltDescription about=ldquohttpwwwscholtennlpeterintrordquogt ltAuthorgtPeterltAuthorgt ltDescriptiongtltRDFgt

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

Taxonomie Classificatie van dingen in groepen

Een ontologie kan gezien worden als een taxonomie + thesaurus + woordenboek Elementen van een ontologie (OWL) zijn

bullclasses bullrelationships bullproperties

W3C Stack bull XML

ndash alleen syntax geen betekenis

bull XML Schemandash beschrijft de structuur van XML documenten

bull RDFndash Datamodel for ldquorelatiesrdquo tussen ldquodingenrdquo

bull RDF Schemandash RDF Vocabulary Definition Language

bull OWLndash een rijkere

Vocabulary Definition Language

machinaal leesbare betekenis

ltnamegt

ltsymptomsgt

ltdruggt

ltdrugadministrationgt

ltdiseasegt

lttreatmentgt

IS-A

alleviates

machinaal leesbare betekenis

ltnamegt

ltsymptomsgt

ltdruggt

ltdrugadministrationgt

ltdiseasegt

lttreatmentgt

IS-A

alleviates

De Data bull Document verzameling

ndash ScienceDirect plusmn 500000 fulltext articlesndash MEDLINE plusmn 10000000 abstracts

bull Automatisch gegenereerde metadatandash The Collexis Metadata Server concept-extractie

(semantic fingerprinting)

bull Thesaurusndash EMTREE

60000 termen 200000 synonymen

Het semantic web data informatie kennis voortkomend uit het www geiumlnitieerd in 1969 door Tim Berners-Lee

vragen samenvatten

organiseren

browser

visualiseren

delen

zoeken

vertalen

Informatie verzamelen

Semantic web

wwwKnowledge engineering

gebruiker

sparql

Layers van het semantic web

the book has a title with value Javascript

subject has a property with value value (spv)

This is the essence of RDF the (spv) triple

Relations Between Entities

RDF Schema

Netherlands AmsterdamhasCapital

Capital

City

EuropeanCountry

Country

hasCapital

GeographicEntity

type type

subClassOf subClassOf

subClassOfsubClassOf

domain

range

data level

ontology level

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Het semantic web data informatie kennis voortkomend uit het www geiumlnitieerd in 1969 door Tim Berners-Lee

vragen samenvatten

organiseren

browser

visualiseren

delen

zoeken

vertalen

Informatie verzamelen

Semantic web

wwwKnowledge engineering

gebruiker

sparql

Layers van het semantic web

the book has a title with value Javascript

subject has a property with value value (spv)

This is the essence of RDF the (spv) triple

Relations Between Entities

RDF Schema

Netherlands AmsterdamhasCapital

Capital

City

EuropeanCountry

Country

hasCapital

GeographicEntity

type type

subClassOf subClassOf

subClassOfsubClassOf

domain

range

data level

ontology level

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

vragen samenvatten

organiseren

browser

visualiseren

delen

zoeken

vertalen

Informatie verzamelen

Semantic web

wwwKnowledge engineering

gebruiker

sparql

Layers van het semantic web

the book has a title with value Javascript

subject has a property with value value (spv)

This is the essence of RDF the (spv) triple

Relations Between Entities

RDF Schema

Netherlands AmsterdamhasCapital

Capital

City

EuropeanCountry

Country

hasCapital

GeographicEntity

type type

subClassOf subClassOf

subClassOfsubClassOf

domain

range

data level

ontology level

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Layers van het semantic web

the book has a title with value Javascript

subject has a property with value value (spv)

This is the essence of RDF the (spv) triple

Relations Between Entities

RDF Schema

Netherlands AmsterdamhasCapital

Capital

City

EuropeanCountry

Country

hasCapital

GeographicEntity

type type

subClassOf subClassOf

subClassOfsubClassOf

domain

range

data level

ontology level

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

the book has a title with value Javascript

subject has a property with value value (spv)

This is the essence of RDF the (spv) triple

Relations Between Entities

RDF Schema

Netherlands AmsterdamhasCapital

Capital

City

EuropeanCountry

Country

hasCapital

GeographicEntity

type type

subClassOf subClassOf

subClassOfsubClassOf

domain

range

data level

ontology level

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Relations Between Entities

RDF Schema

Netherlands AmsterdamhasCapital

Capital

City

EuropeanCountry

Country

hasCapital

GeographicEntity

type type

subClassOf subClassOf

subClassOfsubClassOf

domain

range

data level

ontology level

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

RDF Schema

Netherlands AmsterdamhasCapital

Capital

City

EuropeanCountry

Country

hasCapital

GeographicEntity

type type

subClassOf subClassOf

subClassOfsubClassOf

domain

range

data level

ontology level

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

OWL is een uitbreiding van RDF en RDF Schema om meer en beter te kunnen modelleren en redeneren

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

An ontology describes the concepts in the domain and also the relationships that hold between those concepts

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Rdf Resource Description Framework

Owl Ontology Web Language

Swrl Semantic Web Rule Language

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Aangezien het web decentraal is en data overal staat zijn adressen (URIs) nodig voor uitwisseling van documenten tussen de verschillende machines

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

vgl met SQL voor relationele databases

Zoeken met behulp van SPARQL (Protocol and RDF Query Language)

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

What bills has John McCain sponsored

PREFIX people lthttpwwwrdfaboutcomrdfusgovcongresspeoplegt PREFIX bill lthttpwwwrdfaboutcomrdfschemausbillgt PREFIX dc lthttppurlorgdcelements11gt

SELECT WHERE [] dctitle billtitle billsponsor peopleM000303 billcongress 109

Example SPARQL

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Een semantic layer ontwikkeld met de ontology editor Proteacutegeacute

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

SPARQL

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Visualisation OWL

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

De applicatie layer

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Piggy Bank is a Firefox extension that turns your browser into a mashup platform by allowing you to extract data from different web sites and stores it in RDF for re-use later

Semantic layer

SPARQLRDF

XSLTHTML

Application layer

Presentation layer

XML

Kostenbesparing in de zorg

bull 10 van de medewerkers

bull Gem 30 min minderweek

bull Besparing ruim Meuro 100-jaar

• Slide 1
• Slide 2
• Slide 3
• Slide 4
• Slide 5
• Slide 6
• Slide 7
• Slide 8
• Slide 9
• Slide 10
• Slide 11
• Slide 12
• Slide 13
• Slide 14
• Slide 15
• Slide 16
• Slide 17
• Slide 18
• Slide 19
• Slide 20
• Slide 21
• Slide 22
• Slide 23
• Slide 24
• Slide 25
• Slide 26
• Slide 27
• Slide 28
• Slide 29
• Slide 30
• Slide 31
• Slide 32
• Slide 33
• Slide 34
• Slide 35
• Slide 36
• Slide 37
• Slide 38
• Slide 39
• Slide 40
• Slide 41
• Slide 42
• Slide 43
• Slide 44
• Slide 45
• Slide 46
• Slide 47
• Slide 48
• Slide 49
• Slide 50
• Slide 51
• Slide 52
• Slide 53
• Slide 54
• Slide 55
• Slide 56
• Slide 57
• Slide 58
• Slide 59
• Slide 60
• Slide 61
• Slide 62
• Slide 63
• Slide 64
• Slide 65
• Slide 66
• Slide 67
• Slide 68
• Slide 69
• Slide 70
• Slide 71
• Slide 72

• Slide 1
• Slide 2
• Slide 3
• Slide 4
• Slide 5
• Slide 6
• Slide 7
• Slide 8
• Slide 9
• Slide 10
• Slide 11
• Slide 12
• Slide 13
• Slide 14
• Slide 15
• Slide 16
• Slide 17
• Slide 18
• Slide 19
• Slide 20
• Slide 21
• Slide 22
• Slide 23
• Slide 24
• Slide 25
• Slide 26
• Slide 27
• Slide 28
• Slide 29
• Slide 30
• Slide 31
• Slide 32
• Slide 33
• Slide 34
• Slide 35
• Slide 36
• Slide 37
• Slide 38
• Slide 39
• Slide 40
• Slide 41
• Slide 42
• Slide 43
• Slide 44
• Slide 45
• Slide 46
• Slide 47
• Slide 48
• Slide 49
• Slide 50
• Slide 51
• Slide 52
• Slide 53
• Slide 54
• Slide 55
• Slide 56
• Slide 57
• Slide 58
• Slide 59
• Slide 60
• Slide 61
• Slide 62
• Slide 63
• Slide 64
• Slide 65
• Slide 66
• Slide 67
• Slide 68
• Slide 69
• Slide 70
• Slide 71
• Slide 72