Détection de mésusages de médicaments dans les réseaux sociaux (Detection of drug misuse in social media) (2018)

Abstract: Un mésusage apparaît lorsqu’un patient ne respecte pas sa prescription et fait des actions pouvant mener à des effets nocifs. Bien que ces situations soient dangereuses, les patients ne signalent généralement pas les mésusages à leurs médecins. Il est donc nécessaire d’étudier d’autres sources d’information pour découvrir ce qui se passe en réalité. Nous proposons d’étudier les forums de santé en ligne. L’objectif de notre travail consiste à explorer les forums de santé avec des méthodes de classification supervisée afin d’identifier les messages contenant un mésusage de médicament. Notre méthode permet de détecter les mésusages avec une F-mesure allant jusqu’à 0,810. Cette méthode peut aider dans la détection de mésusages et la construction d’un corpus exploitable par les experts pour étudier les types de mésusages commis par les patients.

## introduction un mésusage de médicament apparaît lorsqu'un patient ne respecte pas sa prescription : sousdosage, sur-dosage, utilisation de médicaments pour des raisons autres de celles de la prescription, consommation de médicaments prescrits pour une autre personne, etc. ces situations sont dangereuses car elles mettent en danger la santé de la personne. comme les patients reportent rarement les mésusages à leurs médecins, il est nécessaire de consulter d'autres sources d'informations pour découvrir ce qui se passe en réalité. nous proposons d'étudier les réseaux sociaux, où les patients communiquent librement et facilement sur leur processus de santé @xcite , et sans doute sur l'usage de médicaments. actuellement, les réseaux sociaux sont largement étudiés par plusieurs disciplines et en poursuivant différents objectifs : identification de géolocalisation, fouille d'opinions, extraction d'événements, traduction et résumé automatique... @xcite . dans le domaine médical, qui est au centre de notre travail, les réseaux sociaux peuvent être exploités pour fournir des informations pour la surveillance épidémiologique @xcite , la qualité de vie des patients @xcite et les effets indésirables de médicaments @xcite . cependant, peu de travaux s'intéressent au mésusage de médicaments. nous pouvons citer par exemple l'étude des tweets concernant l'usage non-médical de médicaments avec des méthodes non supervisées @xcite et la création d'une plateforme générique pour l'étude @xcite . l'objectif général de notre travail consiste également à aider l'étude des mésusages commis par les patients. notre travail propose d'identifier, au sein des forums de discussion, les messages contenant un mésusage. dans la suite de ce travail, nous présentons d'abord le matériel (section 2) et les étapes de la méthode (section 3). nous présentons et discutons les résultats ensuite (section 4). ## matériel nous utilisons plusieurs types de matériel décrit dans cette section : un corpus de messages postés sur des forums de santé, un lexique de médicaments et un lexique de maladies. corpus. nous construisons le corpus à partir de deux forums de doctissimo : médicaments 1 et grossesse 2 . les messages collectés ont été postés entre 2010 et 2015. nous conservons uniquement les messages contenant au moins un nom de médicament et excluons les messages de plus de 2 500 caractères, dont le contenu est hétérogène et difficile à analyser. le corpus obtenu contient 119 562 messages (15,5m mots). ## résultats et discussion l'accord inter-annotateur est de 0,46, ce qui est un accord modéré @xcite et indique qu'il s'agit d'une tâche potentiellement difficile. en effet, il existe de nombreux cas où il est difficile de décider si le mésusage a lieu ou pas : par exemple, lorsque le patient exprime une intention de commettre un mésusage ou un questionnement qui peut mener à un mésusage selon la réponse obtenue. dans cet exemple "mon psy m'a prescrit effexor enfin son generique a 37.5 je le prend ou pas ? jai trop peur des effet secondaire" si la personne décide de ne pas prendre un médicament qui lui a été prescrit elle se retrouve en situation de mésusage, mais l'usage restera normal si la personne suit la prescription. les expériences de détection automatique de mésusages montrent que la catégorisation binaire mésusage-reste atteint le meilleur résultat avec 0,810 de f-mesure (l'algorithme naivebayes multinomial, le texte lemmatisé, sans les mots grammaticaux et avec les descripteurs médicaments), comme présenté dans le tableau 1. la catégorisation en cascade obtient 0,756 de f-mesure pour la tâche pas d'usage / reste (l'algorithme naivebayes, le texte lemmatisé, sans les mots grammaticaux, avec les descripteurs médicaments) et 0,797 de f-mesure pour la tâche usage / mésusage (les mêmes paramètres), comme indiqué dans le tableau 2. le modèle trois catégories atteint au mieux 0,607 de f-mesure (l'algorithme naivebayes multinomial, le texte lemmatisé, les descripteurs médicaments). les meilleurs résultats sont obtenus avec l'expérience qui différencie entre les messages contenant un mésusage et le reste de messages. la f-mesure atteint alors jusqu'à 0,810 points. les algorithmes bayésiens sont les plus efficaces face à cette tâche. nous effectuons également une série d'expériences complémentaires pour déterminer l'impact des médicaments et des maladies présents dans le texte sur la qualité de la catégorisation. il apparaît que les noms de médicaments et de maladies ont une influence positive sur les résultats, bien qu'elle soit faible. la limitation principale de ce travail est que le nombre de messages décrivant des mésusages n'est pas élevé, ce qui réduit le potentiel de la catégorisation supervisée. malgré ceci, la méthode proposée peut être utilisée pour détecter les messages contenant un mésusage de médicament. dans l'avenir, nous utiliserons cette méthode pour enrichir la catégorie des mésusages et améliorer les modèles de catégorisation. ensuite, une catégorisation plus fine pourra être effectuée pour différencier les types de mésusages, comme ceux proposés dans un travail existant @xcite .