Détection automatique du mésusage médicamenteux sur les réseaux sociaux

Abstract

Introduction L’analyse des données de vie réelle permet d’étudier l’utilisation des médicaments après leur mise sur le marché. Le projet Domino a pour objectif de détecter automatiquement les mésusages médicamenteux mentionnés sur les médias sociaux, tels que la prise de médicaments pour une mauvaise indication ou en présence d’une contre-indication. Méthodes La première étape a consisté à extraire automatiquement les fils de discussion sur les forums en santé au format HTML puis de les transformer au format SIOC, un standard issu du web sémantique pour représenter les discussions en ligne. Une terminologie ouverte du médicament, Romedi, a été développée et utilisée pour filtrer les messages mentionnant au moins un médicament. Une étape de reconnaissance d’entités nommées basée sur le métathésaurus de l’UMLS a permis d’extraire automatiquement les symptômes et les maladies. Ces derniers ont ensuite été comparés aux indications présentes dans les résumés des caractéristiques du produit (RCP). Un signal de mésusage a été généré lorsqu’un symptôme ou une maladie hors indication étaient fréquemment associés à un médicament. Une interface a été développée pour visualiser les signaux générés par l’algorithme afin de les valider ou de les invalider par un expert du domaine. Résultats Parmi 5 millions de messages extraits des réseaux sociaux, environ 189 000 contenaient la mention d’au moins un médicament. Les 1000 premiers signaux générés par l’algorithme ont été revus par un pharmacien. Au total, 26 signaux de mésusage ont été validés manuellement. Le principal mésusage détecté concernait la doxylamine, traitement contre les insomnies occasionnelles utilisé comme antiémétique. Les nombreux faux positifs reflètent la difficulté de comparer le langage médical utilisé dans les RCP et le langage patient, imprécis, utilisé sur les forums. Discussion/conclusion L’analyse des messages publiés sur les réseaux sociaux est capable d’identifier des mésusages médicamenteux. La principale difficulté pour la détection du mésusage réside dans l’identification du motif de la prise d’un médicament dans le langage patient. D’autres approches devront être développées pour améliorer ces résultats.