SIMI : un système de suggestion de littérature médicale ( SIMI : A recommender system of medical literature) (2022)

Abstract: Nous faisons la démonstration de SIMI, un système de suggestion de littérature médicale entièrement automatisé. À partir d’une description d’un cas clinique en français, SIMI extrait les termes médicaux présents en résolvant simultanément les éventuelles ambiguïtés. Il traduit alors les termes en anglais et construit une requête de recherche documentaire qui comprend les éventuels synonymes et hyponymes des termes originaux. Cette requête permet de retrouver et catégoriser les documents pertinents issus d’une base de plusieurs dizaines de millions de notices bibliographiques multilingues français-anglais. Ce système a été développé dans le cadre d’un transfert technologique associant une université, une société d’accélération de transfert technologique et une société qui commercialise une solution de téléexpertise médicale.

## du cas clinique à la requête nous reprenons les méthodes de désambiguïsation et d'extraction de termes médicaux dans un cas clinique décrit en français qui ont été brièvement présentées dans (murata et coll., 2021) et qui s'appuient sur un cadre plus théorique décrit dans @xcite . l'objet de cette démonstration est de présenter une application industrielle qui met à profit ces méthodes. dans ce contexte, un lien a été établi entre une université, une société d'accélération de transfert technologique et une entreprise qui propose une plateforme de partage entre médecins. cette dernière permet d'échanger au sujet de patients complexes et solliciter des avis surspécialisés auprès des médecins experts indépendants, mais utilisateurs de la plateforme. l'objectif de ce développement logiciel est de permettre une recherche instantanée entre les cas présentés sur la plateforme et ceux déjà publiés dans la littérature scientifique, afin de fournir un support scientifique aux experts décideurs, d'une antériorité à ce type pathologie dans la littérature scientifique. ## lexiques et ontologies la démonstration s'appuie sur un lexique issu du mesh bilingue français-anglais, maintenu par l'inserm. le lexique a été ensuite été contextualisé grâce à l'application sidres (murata et coll., 2021), ce qui permet d'ignorer les usages non médicaux de ces termes, notamment dans les expressions courantes de la langue française (« au sein de mon établissement », « au coeur du problème », etc.). la contextualisation permet également de : la même fonction logicielle est utilisée pour d'un côté, extraire les termes originaux de la requête à partir de la description clinique et pour d'un autre côté, extraire les termes médicaux présents dans les titres, les résumés et le cas échéant le texte complet des articles scientifiques. les termes mesh présents dans les notices bibliographiques sont en revanche utilisés avec une seule normalisation de casse. ## notices bibliographiques pour les besoins de la démonstration, nous avons téléchargé et indexé les notices bibliographiques de pubmed, doaj et europmc. le lexique contextualisé non compressé a une taille de 289 mo. il contient plus de 300 000 termes médicaux rangés dans 37 catégories sémantiques distinctes. un peu plus de 28 millions d'articles postérieurs à 1990 constituent un index de notices bibliographiques d'une taille compressée inférieure à 4 go. néanmoins, le fonctionnement en temps réel du logiciel nécessite dans son stade actuel de développement une architecture matérielle de type serveur dédié avec un minimum de 90 go de mémoire vive disponible. ## interface une interface web permet d'entrer une description clinique. pour les besoins de la démonstration, nous mettrons à disposition des descriptions cliniques réellement rédigées par des médecins, s'adressant à des confrères/consoeurs. après soumission, le système renvoie une liste de termes extraits et une première liste de documents potentiellement pertinents. l'interface permet en outre un raffinement de la requête, en suggérant à l'utilisateur d'ajouter des termes sélectionnés automatiquement sur la base de plusieurs critères et en permettant la suppression ou la modification des termes de la requête initiale.