# Informatisation des guides de bonnes pratiques : solutions, standards et outils disponibles

Hatem Mechri

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Hatem Mechri. Informatisation des guides de bonnes pratiques : solutions, standards et outils disponibles. 2017. hal-04781083

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Preprint submitted on 13 Nov 2024

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# Balisage des guides de bonnes pratiques : solutions, standards et outils disponibles

Hatem Mechri

Hôpital régional du Kef

## Résumé

**Introduction** : l'informatisation des guidelines nécessite le passage de la forme textuelle à un format adapté à l'informatisation. Le repérage et balisage des éléments présents dans le document initial facilite ce passage. Notre objectif est de présenter les méthodes de balisages des guidelines et les outils de balisage disponibles.

**Méthode** : nous avons étudié les différentes méthodes, initiatives et standards de balisages des guidelines, et exposé les outils disponibles, ensuite nous avons exposé quelques instances diffuseurs de guidelines adoptant les démarches de balisages étudiés.

**Résultats** : les approches documentaires se sont intéressées aux méthodes de balisages des textes des guidelines, plusieurs initiatives de balisage manuel ont été trouvées et qui ont été basées sur des langages de balisage tels que XML. D'autres méthodes ont proposé des balisages automatiques. Plusieurs outils de balisage manuel et automatique ont été présentés.

**Discussion** : le balisage manuel présente des limites liées notamment à la nécessité de l'interprétation des annotateurs. Les axes d'amélioration concernent la normalisation des textes des guidelines par standardisations des termes.

**Mots clés** : guides de bonne pratique ; langages de balisage ; ingénierie documentaire

## 1 Introduction
Les recommandations de pratique clinique (RPC), aussi appelées guides de bonne pratique clinique (GBPC) ou Clinical Practice Guidelines (CPGs) sont des documents édités dans le but de rassembler l'état de l'art de la prise en charge de pathologies et de cas cliniques, ce sont des textes constitués de recommandations valides dont le but est de diffuser des synthèses de résultats démontrés et de normaliser des conduites à tenir dans des situations cliniques données. L'adhésion des médecins à ces guides doit conduire à une médecine de qualité basée sur des preuves scientifiques.

L'intégration des guides de bonnes pratiques dans des systèmes d'aide à la décision médicale est un moyen d'apporter au médecin, dans son environnement de travail, un accès à la connaissance médicale [1]. Conformément aux principes de la médecine factuelle, les guides de bonne pratique clinique sont élaborés dans un but d'amélioration de la qualité des soins. Pourtant, le suivi des recommandations par les médecins reste faible, même lorsqu'elles sont intégrées dans des systèmes informatisés d'aide à la décision [2].

Bien que l'utilité de ces guides soit évidente, leur utilisation en pratique connaît un certain nombre d'obstacles. Parmi ces obstacles, il est possible d'identifier des facteurs intrinsèques liés au médecin et à sa capacité à connaître, adhérer et croire au guide [Cabana et al 1999], mais aussi des facteurs liés au texte lui-même. En effet, ces textes issus de consensus d'experts, présentent un niveau de complexité élevé (longueur, manque de standardisation, manque de clarté, construction complexe faisant intervenir des relations causales ou temporelles). Ces textes peuvent également présenter des ambiguïtés, des imprécisions, ou ne pas traiter l'ensemble des situations possibles [3].

L'amélioration de ces documents en en facilitant la compréhension, en clarifiant leur contenu, en contrôlant la cohérence semble pouvoir faciliter leur diffusion [3]. Des modèles de représentation des connaissances contenues dans les guides ainsi que des formats documentaires ont été proposés afin de structurer les guides, les rendre plus homogènes et plus facilement lisibles.

Le passage d'une guideline textuel à un guideline formalisé apte à être exécuté par un moteur d'inférence est un travail fastidieux qui peut être facilité par une étape intermédiaire de repérage et balisage des éléments présents dans le document initial.

L'objectif de notre travail est de présenter les solutions qui peuvent être utilisées pour procéder à ce balisage tout en décrivant les standards et les initiatives existantes ainsi que les outils dédiés à cette tâche.

## 2 Méthode

Pour aborder ce sujet nous avons cherché à exposer les différentes approches concernées par la structuration des textes des guides de bonnes pratiques, et les différentes méthodes de catégorisation des connaissances contenues dans les textes de ces GBPC ainsi que le repérage et le balisage des éléments du texte. Nous avons ensuite étayé les différents outils proposant le balisage des textes. Et enfin nous avons présenté les organismes producteurs et diffuseurs des guides de bonnes pratiques, qui utilisent ces approches.

## 3 Résultats

Il existe plusieurs approches pour l'informatisation des guides de bonnes pratiques qui reste une tâche très complexe. Nous pouvons les classer en deux catégories principales. L'approche documentaire : cette approche consiste à utiliser le document comme support de représentation, elle se base sur un système de balisage du texte avec des langages de balises comme XML. La deuxième approche consiste en l'extraction des connaissances des GBPC et leur représentation sous forme informatisée [1]. Dans cette approche à base de connaissance, il s'agit d'une
démarche d'acquisition de connaissance à partir du texte. Le document doit être analysé et
compris dans son ensemble pour pouvoir être traduit dans des formalismes représentant les
différent processus avec leurs décompositions [1].

Différents formalismes pour représenter le contenu des guides de bonnes pratiques ont été
introduits, en insistant sur leur diversité et sur la difficulté d'encoder de tels documents dans des
formalismes décrivant les processus cliniques. Néanmoins, en amont de ces formalismes, les
approches documentaires se sont intéressées au document du point de vue de sa structure pour
préserver toutes les informations textuelles contenues dans le document lors du passage des
connaissances vers les formalismes de représentation de connaissances. Ces approches se
focalisent sur l'ajout d'informations au texte en utilisant le principe de balisage.

**3.1 Les approches documentaires**

On désigne sous le terme d'approche documentaire les méthodes qui utilisent le document lui-
même comme support de représentation. Ces méthodes ont été rendu possibles avec le
développement de langage de balisage come XML. Les GBPC encodés en XML peuvent être
structurés, enrichis de multiples connaissances et annotations, tout en pouvant être visualisés
dans différents formats, en fonction des besoins des utilisateurs et le tout en préservant leur
forme originale de publication. Le balisage des guides de bonnes pratiques introduit la capacité
d'imposer une structure tout en définissant les relations entre les données et en y ajoutant une
capacité à définir ses propres éléments. Cette approche s'est avérée efficace pour fournir une
intégration plus simple et moins dépendante des processus ou des workflows dans lesquels les
guides s'intègrent. L'approche documentaire peut découler d'une analyse locale et progressive
au fil du document.

**3.1.2 Méthodes manuelles d'analyse locale**

**Annotation manuelle des segments procéduraux**

L'analyse linguistique, portant sur un phénomène sémantique, discursif ou pragmatique, reste
compliquée dès lors que cette analyse cible un niveau sémantico-pragmatique, qui requiert une
interprétation, c'est-à-dire l'attribution d'un sens ou d'un effet pragmatique aux formes du texte.
L'objectif de l'annotation manuelle basée sur l'analyse linguistique sémantico-pragmatique est
de marquer les endroits où s'expriment des procédures tout en mesurant la part de subjectivité
impliquée dans cette tâche. Une annotation manuelle a été mise en œuvre reposant sur plusieurs
annotateurs [4]. L'annotation permet donc tout à la fois d'obtenir des chiffres quantifiant la
convergence ou la divergence des jugements et de mettre en lumière les segments textuels qui
suscitent consensus ou désaccord. Les annotateurs devaient simplement se prononcer sur le
caractère procédural de chaque segment textuel, en encadrant les segments jugés procéduraux de
balises nommées 'SeqProc' (en fait, une marque analogue à un surlignage). Il ne s'agissait pas
d'une tâche de segmentation dans la mesure où cette annotation a pris pour base la division
originelle du texte en sections titrées. Les auteurs [4] ont décidé de procéder ainsi
essentiellement parce qu'une section est une unité textuelle dont les bornes sont données de
façon fiable : une section commence avec un titre (parfois avec une simple numérotation) et se
termine avec le titre suivant ou avec la fin du document. Ceci évite de se poser la question de
savoir où commence et où finit le segment à annoter. Une telle décision n'est pas sans
conséquences parfois indésirables, notamment l'amalgame des parties procédurales et non
procédurales de sections hétérogènes, mais elle a eu pour mérite de ne pas rajouter une tâche de
segmentation de textes à la question de l'appréciation de la « procéduralité ».

Plus le segment considéré comporte des éléments explicitement destinés à guider l'action, plus il
fait l'objet de consensus et inversement, plus il use d'implicite, plus il fait l'objet de divergences.

**Hypertext guideline markup langage (HGML)**
HGML permet de représenter des guides de bonnes pratiques à l'aide de balises XML pour marquer le contenu du document et d'autres données pertinentes (métadonnées), et faciliter la conversion du texte vers un format informatique. Un éditeur dédié permet de baliser manuellement le contenu du guide. En effet il est plus simple pour l'utilisateur non familier des langages informatique de sélectionner les connaissances à marquer dans un éditeur générant automatiquement le fichier XML.

Des balises sont donc disponibles pour faciliter les inférences du contenu des guides de bonnes pratiques.

En résumé HGML permet le balisage manuel des GBP par des experts à l'aide d'un éditeur dédié, dans le but de produire une version structurée du document [5,6].

## Guideline Eléments Model(GEM)

L'approche documentaire la plus connue est GEM, développé par l'équipe de Yale et approuvé comme standard ASTM E2210-02. En effet, en 2002, le GEM a été élu avec succès comme norme internationale pour la représentation des guides de pratique en format XML.

Le modèle est basé sur une DTD XML et a pour but de structurer les connaissances hétérogènes contenues dans les guides de bonnes pratiques, et faciliter le passage du contenu vers un format informatique.

Une centaine d'éléments ont été définie pour catégoriser chaque connaissance contenue dans les guides de bonnes pratiques : ces éléments sont représentés selon une hiérarchie composée de neuf branches principales. Les neuf branches correspondent aux éléments suivants :

- identité (identity) contient les paramètres d'identification des guides de bonnes pratiques tels que le titre, la référence et la date de publication, le format, le contact...

- le développeur (developer) permet de décrire l'organisation à l'origine de la rédaction du document

- l'objectif (purpose) décrit les objectifs de développement du guide de bonne pratique (diagnostic, thérapeutique ou prévention), ainsi que, par exemple, les indicateurs des retombés sanitaires.

- l'effet prévu (intended audience) concerne les médecins dont le guide de bonnes pratiques est supposé modifier le comportement

- la méthode de développement (method of development) concerne la méthodologie sous-jacente à l'élaboration du guide de bonnes pratiques (méta-analyses, niveaux de preuves.)

- la population cible (Target population) permet de caractériser la population des patients concernés

- la relecture (testing) concerne le comité de relecture du guide de bonnes pratiques (différent du groupe de travail en charge de rédaction)

- le plan d'actualisation (review plan) contient les dates des prochaines révisions permettant de délimiter dans le temps la validité du guide de bonnes pratiques.

- les composants de connaissances (knowledge components) permettent de structurer les recommandations du point de vue des actions préconisées.

Plusieurs balises constituent les composants de connaissances pour lesquelles des termes spécifiques ont été définis par le national clearing house (NGC), une source de vocabulaire contrôlé, permettant ainsi de mieux structurer le texte essentiellement pour son informatisation.

Outre les éléments permettant la caractérisation de la méthodologie à l'origine de l'élaboration du guide de bonnes pratiques, il est important de s'intéresser à l'élément qui s'attache à structurer les recommandations du point de vue des actions préconisées. Les recommandations peuvent être de deux types : impérative lorsqu'elles s'appliquent à l'ensemble de la population cible du guide de bonnes pratiques, conditionnelles quand elles s'appliquent à une catégorie spécifique d'individus identifiée par les critères particuliers.

Les termes imprécis utilisés dans les recommandations sont définis dans l'élément définition. L'enchainement des recommandations les unes par rapport aux autres dans un plan de soin
global est décrit dans l'élément algorithme sous la forme d'une séquence temporellement ordonnée d'actions (basée sur le modèle GLIF).

GEM facilite le passage du langage naturel des guides de bonnes pratiques dans un format standard et informatisable. L'encodage GEM des connaissances des guides de bonnes pratiques est possible à travers le processus de balisage qui ne demande pas de compétences informatiques particulières [6,7].

### TimeML

C'est un langage de balisage pour les expressions temporelles et d'événements. Il propose une spécification robuste pour les événements et les expressions temporelles en langage naturel. Il est conçu pour traiter quatre problèmes dans le balisage d'événements et d'expressions temporelles:

- L'horodatage des événements (identification d'un événement et ancrage dans le temps);

- Ordonner des événements les uns par rapport aux autres (propriétés lexicales et discursives de l'ordre);

- Raisonnement avec des expressions temporelles contextuellement sous-spécifiées (fonctions temporelles telles que 'la semaine dernière' et 'deux semaines avant');

- Raisonner la persistance des événements (combien de temps dure un événement ou le résultat d'un événement).

La modélisation des guides de pratique cliniques afin de les appliquer aux outils médicaux informatisés est une tâche difficile et laborieuse. Dans cette méthode les liens de subordination conditionnelle - un concept de relation temporelle de Time ML - peuvent être utilisés pour décrire des activités basées sur des conditions dans un guide clinique.

Par conséquent, ses auteurs étendront la spécification de Time ML concernant les événements et liens de subordination. Par la suite, des règles linguistiques et sémantiques sont générer automatiquement des annotations pour ces liens et les classer comme pertinents pour la voie de soins cliniques. Enfin, l'évaluation de la méthode montre que cette catégorisation soutient la tâche de l'expert en modélisation des guides cliniques.

Cette méthode propose l'application du balisage Time ML sur les guides de bonnes pratiques et montre qu'il supporte le processus de traduction des guides de bonnes pratiques dans leur format interprétable par ordinateur [8]. C'une méthode heuristique basée sur des règles utilisant des modèles linguistiques et sémantiques pour annoter les liens de subordination dans les phrases et les classer comme pertinents pour décrire les activités conditionnelles. La spécification Time ML pour les liens de subordination (SLINK) distingue différents types de relations : modale, évidente, non évidente et conditionnelle. En général, la nature des SLINK est soit lexicale (Par exemple, indiquée par des verbes, des verbes de perception, des processus intentionnels, etc.), ou structurale (par exemple, les clauses de but et constructions conditionnelles).

### 3.1.3 Méthodes de balisage automatique

#### Operateurs déontiques

Cette méthode cherche à caractériser les phénomènes linguistiques en permettant de structurer les guides de bonnes pratiques et plus particulièrement de reconnaitre automatiquement les recommandations contenues dans les guides de bonnes pratiques.

La notion d'opérateurs déontiques désigne les verbes de types recommander, devoir, envisager.

De ce fait les opérateurs déontiques peuvent constituer l'expression des recommandations dans les guides de bonnes pratiques.

Les opérateurs déontiques se traduisent linguistiquement par la présence de locutions verbales organisées autour de verbes déontiques.

Georg [6] propose une technique d'analyse linguistique automatique identifiant les opérateurs déontiques opérants sur des portions de texte.

#### Système GATEA
Développé à l'université de SHEFFIELD, permet de rechercher certains termes des guides de bonnes pratiques en utilisant l'environnement de traitement automatique des documents. A été mentionné comme exemple pour identifier automatiquement des expressions conditionnelles [6].

## Le système Gem Frame

Le système Gem Frame, basé sur une analyse textuelle des guides de bonnes pratiques, est dédié au repérage de séquences conditions-recommandations au sein des GBPC. L'originalité de ce système est de calculer la portée des segments conditionnels, ce qui constitue une réelle valeur ajoutée par rapport aux systèmes similaires déjà existants et basés sur l'analyse locale des phrases [9].

Le traitement est constitué de deux étapes principales :

1) repérage des segments élémentaires « condition » et « recommandations » ;

2) calcul de la portée des segments conditionnels (ce qui revient à déterminer, pour une recommandation donnée, sous quelle condition celle-ci est vraie). Au final, la structure générée automatiquement est un arbre XML dont les feuilles sont des segments « recommandations » et les nœuds des segments conditionnels. L'ensemble du traitement est réalisé automatiquement.

## Precisiated Natural Language (PNL)

Cette méthode propose d'utiliser les techniques NLP pour extraire l'information fine à partir du texte des guides de bonnes pratiques automatiquement. Ces informations pourraient être facilement converties en modèles interchangeables par ordinateur.

Cette méthode utilise le traitement du langage naturel (PNL) pour extraire l'information fine du texte des guides de bonnes pratiques. L'information extraite est l'état du patient et l'action. L'état du patient décrit la caractéristique de l'état d'un patient, et l'action décrit les tâches à un certain état de patient. L'extraction vise également l'information sur les grains fins tels que les conditions sur l'état patient, la fréquence d'une tâche, etc. [10].

## 3.2 Outils de balisage

### 3.2.1 G-DEE (guideline document engineering environment)

Environnement graphique dédié à l'étude des guides de bonnes pratiques.

Représente une extension des interfaces graphiques pour l'encodage des guides de bonnes pratiques, comme GEM-Cutter.

L'innovation principale de cet environnement consiste à intégrer des fonctions de traitement automatique des textes qui permettent l'identification automatique d'éléments structurants du texte, comme les recommandations élémentaires. L'intégration de ces fonctions intelligentes dans une interface graphique augmente considérablement la capacité de l'utilisateur à explorer et manipuler le document.

Un analyseur basé sur des automates à états finis repère des opérateurs déontiques à l'intérieur des guides de bonnes pratiques, produisant ainsi une première version structurée du guide de bonnes pratiques. A partir de cette première représentation, les recommandations des guides de bonnes pratiques sont automatiquement balisées.

A partir de ce balisage, il est possible d'identifier les éléments tels que les variables de décision, de produire des éléments encodés en GEM, et de produire des règles de décisions de façon automatique en utilisant des procédures d'extraction et de transformation du contenu balisé.

Les zones d'affichage de G-DEE : la structuration du texte par G-DEE est basée sur la reconnaissance automatique des opérateurs déontiques appartenant aux recommandations. Le texte est analysé puis structuré autour des occurrences d'opérateurs déontiques. Les structures ainsi obtenues sont présentées visuellement en utilisant un code de couleur. C'est une représentation destinée à être plus lisible qu'un fichier XML.
Structuration selon le modèle GEM : la reconnaissance d'opérateurs déontiques et donc des recommandations élémentaires peut servir de point de départ à une structuration plus fine, en particulier de type GEM [10].

### 3.2.2 GEM Cutter

Est un éditeur XML qui facilite le balisage des guides de bonnes pratiques clinique - il supporte la conversion d'une guide de bonne pratique dans le format GEM. L'outil affiche à la fois le document de référence original et la transformation GEM correspondante, et prend en charge la copie de texte de l'original en GEM.

Il est essentiellement une interface conviviale pour la manipulation du texte, le balisage des sélections textuelles et l'encodage du document. Il contient une arborescence complète des concepts GEM qui facilite l'accès à chaque catégorie. Même si GEM-Cutter ne permet pas l'identification automatique du contenu du document, il permet néanmoins de diminuer considérablement la charge cognitive de l'utilisateur en lui offrant directement les informations relatives aux catégories de GEM et surtout en supportant le processus incrémental du balisage du document [6].

### 3.2.3 Guide-X /Stepper

Dans une approche similaire à GEM-Cutter, Stepper supporte l'encodage des guides de bonnes pratiques à travers un processus de balisage du texte par une succession d'étapes, appelée step by step, jusqu'à la généralisation finale du document formalisé. Elle a pour vocation de minimiser la perte d'informations pendant le processus d'encodage. La principale différence par rapport à GEM-Cutter concerne le nombre d'étapes, ne seule pour GEM-Cutter alors que Stepper propose une décomposition explicite des différentes phases de formalisation du document, pour lesquelles cinq étapes ont été identifiées.

Stepper est basé sur XML, contient un processeur XSLT permettant de supporter les différentes étapes de balisage et de générer le document formalisé.

L'approche step by step permet de formaliser le guide de bonnes pratiques mais n'est pas un outil pour le développement complet d'un système d'aide à la décision. Le balisage reste manuel dans Stepper [11].

### 3.2.4 Autres outils

D'autres éditeurs permettant une structuration manuelle sont disponibles comme GMT (Guideline Mark up Tool) /DELT/A et DeGel/URUZ et supportent le balisage du texte pour en faire un texte structuré en utilisant des balises sémantiques dans le but de cibler le langage de représentation (par exemple, Asbru ou GEM) [6].

## 3.3 Organismes producteurs/diffuseurs de guidelines

### 3.3.1 NICE Guidelines

En Grande Bretagne l'institut national pour l'excellence en matière de santé et de soins (NICE) fournit des recommandations sur un large éventail de sujets, allant de la prévention et de la gestion de conditions spécifiques, de l'amélioration de la santé et de la gestion des médicaments dans différents contextes, de la prestation de soins sociaux aux adultes et aux enfants et de la planification de services et d'interventions plus larges pour améliorer la santé des communautés.

Les méthodes documentaires peuvent être utilisées pendant l'élaboration des guides de bonnes pratiques.

### CKS (Clinical Knowledge Summaries)
En 2007, le NICE a lancé les Clinical Knowledge Summaries (CKS) qui reposent sur l'approche documentaire. Les CKS offrent un accès en ligne à des guides et fiches synthétiques de recommandations pour la médecine de ville élaborés à partir d'une source d'information scientifique validée ; cependant, CKS ne prévoit pas de mode d'intégration étroit et contextuel avec les dossiers médicaux informatisés. Le nouveau service CKS fournira des résumés des meilleures preuves disponibles et des conseils pratiques sur les meilleures pratiques dans un format accessible et facile à utiliser, couvrant une gamme complète de présentations de soins primaires pour plus de 300 sujets. Le service sera également optimisé pour une utilisation sur des tablettes et des téléphones intelligents [12].

## Maps of medicine

Cet outil, consultable en ligne par les médecins britanniques, est utilisé par NICE pour faciliter la coordination des soins entre les niveaux de soins primaires, secondaires et tertiaires. Il est fondé sur les guides et recommandations de pratique et concerne les affections fréquentes. Il fournit une aide visuelle, similaire à celle utilisée en France par les « VIDAL Recos » intégrant les protocoles de soins qui sont utilisés pour partager les connaissances entre les équipes des différentes structures de soins gérant le parcours du patient. Dans les situations cliniques où le médecin généraliste doit adresser son patient vers des soins spécialisés, Map of Medicine précise par exemple les situations dans lesquelles il est recommandé d'adresser le patient et indique quels examens peuvent être prescrits par le généraliste afin que la suite de la prise en charge dans un centre de soins spécialisés ou un hôpital soit la plus efficace possible. Publié selon une méthodologie respectant les bonnes pratiques de développement des recommandations, il est publié et mis à jour au niveau national, mais permet la spécification de versions adaptées aux besoins d'une zone géographique par les organisations de santé locales [12].

## OpenClinical

Présente des outils et des méthodes basées sur l'approche documentaire, l'équipe de développement des guides de bonnes pratiques publie ses guides cliniques exécutables par machine sur Répertoire, le référentiel open Access OpenClinical. [13]

### 3.3.2 VIDAL Récos

En France la société VIDAL édite « VIDAL Recos » qui comporte des recommandations thérapeutiques synthétiques structurées. La production de ces synthèses est organisée autour d'un comité scientifique par une équipe rédactionnelle et des experts médicaux, généralistes et spécialistes. Les recommandations sont fondées prioritairement sur des recommandations publiées par la HAS ou l'AFFSAPS ou des conférences de consensus. En l'absence de recommandations, les rédacteurs du « VIDAL Recos » s'appuient sur des recommandations internationales pour fournir des recommandations adaptées si besoin au contexte national. Ces documents servent de base documentaire aux médecins-rédacteurs de VIDAL qui en réalisent la synthèse. À partir de ces synthèses, des arbres décisionnels sont dessinés (parfois plusieurs par pathologie) et seront accompagnés de notes complémentaires [14].

### 3.3.3 NGC (national clearing house)

Aux Etats unis, le centre national d'information sur les lignes directrices de l'AHRQ (Agence de recherche et de qualité en soins de santé) est une ressource publique pour les résumés des guides de bonnes pratiques cliniques fondées sur des données probantes.

Le NGC soutient la mission de l'AHRQ de produire des preuves pour rendre les soins de santé plus sûrs, de meilleure qualité, plus accessibles, plus équitables et plus abordables en fournissant des renseignements objectifs et détaillés sur les guides de bonnes pratiques cliniques, et en les diffusant [15].
# 4 Discussion

## 4.1 Limites et problèmes du balisage manuel

Dans les annotations manuelles, l'accord des annotateurs sur les segments de textes à annoter n'est pas toujours acquis. En effet, la lecture de GBPC faiblement formalisés nécessite une interprétation du contenu. Cette interprétation du contenu peut varier d'un individu à l'autre en fonction de leurs profils, spécialités ou éducation, ce qui introduit un biais dans le processus d'extraction des variables de décision.

Marie-Paule Jacques [4] rapporte que l'accord des annotateurs est parfait particulièrement lorsque les segments correspondent aux descriptions proposées dans les travaux sur les textes procéduraux et en manifestent les caractéristiques linguistiques et discursives : mention d'un but à atteindre, description d'actions à mettre en œuvre, indication de la temporalité de ces actions (séquences, parallèles...), en plus la structuration de cas, présente dans les guides de bonnes pratiques- même si les segments ne se contentent pas d'indiquer des actions à réaliser, et où le choix du traitement est déterminé par la pathologie du patient, améliore les accords d'annotateurs.

Dans la méthode GEM, qui est une simple abstraction des guides de bonnes pratiques, la résolution des ambigüités présentes dans les différents guides de bonnes pratiques textuels, n'a pas été supporté.

Face aux problèmes rencontrés, Shiffman et al [3] a introduit des étapes pour interpréter le texte à encoder :

- l'atomisation : extraire et spécifier les concepts élémentaires tels que l'identification des variables de décision et des actions, et la traduction dans un modèle de données (terminologie contrôlée). Cette catégorisation permet d'affiner le niveau de représentation par rapport au texte.

- des abstractions : ajuster le niveau d'expression de guide de bonnes pratiques à un niveau permettant l'opérationnalisation.

- désambigüisation : préciser les variables de décisions et les actions afin qu'il n'y ait qu'une seule interprétation possible.

- compléture : ajouter des notions médicales afin qu'il y ait des recommandations pour toutes les situations cliniques possibles.

Une autre limite du balisage manuel selon HGML est représentée par un taux non négligeable des recommandations non identifiées par la méthode (seulement 61% des recommandations contenues dans le document sont identifiés).

## 4.2 Limite de l'extraction automatique des éléments textuels

Alors que l'extraction manuelle est soumise à une interprétation nécessaire, une analyse informatique des GBPC donnera toujours le même résultat.

La lecture analytique des GBPC suivie de l'identification des règles décisionnelles est une étape cruciale pour la performance de système de représentation de la connaissance. Des tentatives d'analyse automatique des corpus en utilisant le traitement automatique du langage naturel ont été proposées. Parmi ces propositions, nous retrouvons celle de Gersende Georg [6] qui s'appuie sur les opérateurs déontiques (« il faudrait », « nous conseillons de » ...) pour l'identification des connaissances des GBPC. Il existe aussi des méthodes telles que Lassie qui exploitent d'autres aspects de traitement du langage naturel [10]. Mais si les méthodes basées sur le traitement du langage naturel sont adaptées aux textes grammaticalement valides, elles s'adaptent mal aux textes rédigés dans un format synthétique, parfois en style télégraphique et agrémentées d'arbres décisionnels et de tableaux [2].

Dans certains cas un traitement manuel s'avère nécessaire pour assurer une qualité suffisante que ne permettait aucune méthode automatique.
## 4.3 Evaluation du balisage

Plusieurs approches peuvent être envisagées. La première approche consiste à présenter à l'expert le texte balisé et de lui demander si ce balisage est correct. Le principal inconvénient de cette méthode, c'est que le système propose déjà une interprétation du guide à l'expert : cela peut biaiser son jugement. La seconde approche consiste à confronter l'annotation obtenue par l'outil à celle obtenue par l'expert qui opère manuellement. Par cette approche, l'expert peut formuler sa propre interprétation du guide, cependant ce travail est très fastidieux.

Les GBPC sont souvent complexes et d'interprétation difficile, le recours à plusieurs experts risque d'aboutir à plusieurs interprétations différentes. Il est possible de mesurer le niveau d'accord entre les experts par le coefficient du Kappa mais cela n'indique pas quelle est l'interprétation juste et si l'outil s'en approche. Pour s'affranchir des variations dans l'interprétation des guides, il est possible de chercher le consensus en utilisant la méthode Delphi : les désaccords entre experts sont relevés, et on redemande à l'expert de réinterpréter le guide à la lumière des interprétations des autres experts, et ceci jusqu'à ce que l'ensemble des experts se mettent d'accord pour produire une référence (gold standard).

Parmi les outils d'évaluation liés à GEM, mentionnons les GEM-COG, une application Web qui génère un rapport d'évaluation indiquant si un guide de bonnes pratiques (codée dans GEM) répond à la liste de contrôle des éléments requis d'une directive de pratique. GEM-Q Online effectue une fonction semblable - les rapports générés sont ici basés sur l'outil de cote GQAQ (Guidelines QualityAssessment Questionnaire) [16].

## 4.4 Axes d'améliorations

Certaines approches ont l'ambition de pouvoir normaliser automatiquement les termes contenus dans les guides de bonnes pratiques et de construire des bases de connaissances couplés avec un dossier patient informatisé [5,6]. Ceci nécessiterait la standardisation des termes des guides de bonne pratique ce qui permettrais l'identification de termes médicaux grâce à la terminologie et les concepts d'UMLS par exemple.

# 5 Conclusion

L'informatisation des guides de bonnes pratiques cliniques aide à leur utilisation et leur diffusion. Cependant le processus d'informatisation de ces guides de bonnes pratiques est long et fastidieux. Il nécessite la formalisation des textes écrits dans un langage naturel pour qu'ils soient aptes à être exécutés par un moteur d'inférence. Les approches documentaires se sont penchées sur le repérage et le balisage des textes des guides de bonnes pratiques.

Des outils de balisage des textes de guides de bonnes pratiques basés sur les approches documentaires ont été proposés, en permettant un balisage manuel ou automatique. Cependant des limites ont été constatées liés à la nécessité de l'interprétation humaine, ou le non adaptation du balisage automatique aux textes rédigés dans des formats synthétiques.

La normalisation automatique des termes contenus dans les guides de bonnes pratiques, au moyen de dictionnaire de données établis présente un axe d'amélioration pour le balisage des textes.

## References

[1] Douali N. Jaulent MC. Utilisation du web sémantique dans le raisonnement médical diagnostique. Domaine d'application : les infections des voies urinaires de l'adulte. Informatique et Santé, 2011 (18) : 59-70
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[5] Open Clinical. Guideline modelling methods and technologies. http://www.openclinical.org/gmm_hgml.html

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