Critères numériques dans les essais cliniques : annotation, détection et normalisation (Numerical criteria in clinical trials : annotation, detection and normalization) (2017)

Abstract: Les essais cliniques sont un élément fondamental pour l’évaluation de nouvelles thérapies ou techniques de diagnostic, de leur sécurité et efficacité. Ils exigent d’avoir un échantillon convenable de la population. Le défi consiste alors à recruter le nombre suffisant de participants avec des caractéristiques similaires pour garantir que les résultats des essais sont bien contrôlés et dus aux facteurs étudiés. C’est une tâche difficile, effectuée essentiellement manuellement. Comme les valeurs numériques sont une information très fréquente et importante, nous proposons un système automatique qui vise leur extraction et normalisation.

## introduction les essais cliniques sont un élément fondamental pour l'évaluation de nouvelles thérapies ou techniques de diagnostic, de leur sécurité et efficacité. ils se basent sur l'inférence statistique et exigent d'avoir un échantillon convenable de la population. le défi consiste donc à recruter un nombre suffisant de participants avec des caractéristiques spécifiques pour garantir que les résultats des essais sont bien contrôlés et dus aux facteurs étudiés et non pas à d'autres facteurs ou au hasard. pour cette raison, les essais cliniques doivent définir précisément la population d'intérêt en indiquant les critères d'inclusion et d'exclusion. ce sont par exemple l'âge, le genre, l'histoire médicale, les traitements, les biomarqueurs, etc. la source principale d'information sur les patients est le dossier patient, qui peut être en version papier ou électronique. ces dossiers contiennent essentiellement du texte non structuré en langue naturelle. pour cette raison, ce sont surtout les opérateurs humains (ie, investigateurs principaux et assistants de recherche clinique) qui sont capables de détecter efficacement les patients éligibles @xcite . il va sans dire que c'est une tâche laborieuse et longue, qui constitue un écueil dans le recrutement des patients. il est en effet commun que les personnes qui mènent les essais cliniques n'arrivent pas à recruter les patients à temps et en un coût raisonnable @xcite . ainsi, à cause de la complexité croissante des protocoles et du processus de recrutement, presque la moitié de retards dans les essais cliniques sont dus à la difficulté de recrutement, alors que le pourcentage des essais qui terminent les recrutement à temps est très bas : 18 % en europe, 17 % en asie, 15 % en amérique latine, 7 % aux etats-unis (center watch, 2013). s'il existe des travaux qui proposent de développer les systèmes de recrutement électronique @xcite , il reste difficile de générer une représentation comparable des informations contenues dans le texte libre des dossiers cliniques et les critères d'éligibilité @xcite @xcite @xcite . pour cette raison, ces systèmes exploitent essentiellement les données structurées, en laissant de côté le texte narratif, et reposent ensuite sur l'expertise manuelle. nous pensons que les méthodes de tal peuvent être efficacement exploitées pour cette tâche. nous proposons de nous concentrer sur les informations numériques ou quantifiées, qui sont fréquentes et importantes pour le recrutement des patients. il existe quelques travaux sur l'extraction des informations numériques à partir des données non structurées. dans la langue générale, comme les textes de la toile, un système pour l'extraction et approximation de valeurs numériques (comme la hauteur ou le poids) a été proposé @xcite . il repose sur des patrons de relation et wordnet. les termes similaires sont d'abord obtenus grâce à wordnet et les valeurs numériques liées sont extraites. ensuite, les objets extraits sont comparés. ce système montre une précision moyenne exacte de 0,84 et inexacte de 0,72. un autre travail propose deux systèmes d'extraction qui demande toutefois une supervision manuelle @xcite . différents cas sont pris en charge, comme la durée de vie, l'inflation, la production d'électricité. plus proche de nos besoins, quelques études sont à noter dans le domaine médical. a partir d'un petit ensemble de données cliniques annotées en français, un modèle crf est entraîné pour reconnaître trois types d'entités @xcite . ensuite, un système à base de règles est créé pour calculer les relations entre ces entités @xcite . des travaux similaires ont aussi été proposés pour l'anglais sur des données cliniques @xcite et sur des rapports de radiologie cardiaque @xcite . ces différents travaux obtiennent des résultats difficilement comparables entre eux du fait des différences de nature des textes traités, des informations recherchées et des protocoles d'évaluation. il nous a ainsi semblé nécessaire de développer un jeu de données qui soit spécifiquement dédié à notre cas d'usage final (section 2). nous nous intéressons ainsi aux protocoles des essais cliniques en anglais. ils comportent en effet une très grande variété d'expressions numériques et de critères quantifiés. en plus de l'extraction, pour laquelle nous reprenons des techniques similaires à l'état de l'art (section 3), nous proposons une méthode pour aider à la normalisation des unités (section 4). -absolute neutrophil @xmath0,000 cells/µl at time of enrollment. ## vers une normalisation des unités une fois que les critères d'éligibilité recherchés sont détectés, il est nécessaire de les normaliser pour pouvoir les utiliser pour sélectionner des patients. c'est notamment le cas pour les unités qui apparaissent sous de nombreuses variantes :