Construction de lexiques pour l’extraction des mentions de maladies dans les forums de santé (Building lexica for extraction of mentions of diseases from healthcare fora) (2017)

Abstract: Les forums de discussion et les réseaux sociaux sont des sources potentielles de différents types d’information, qui ne sont en général pas accessibles par ailleurs. Par exemple, dans les forums de santé, il est possible de trouver les informations sur les habitudes et le mode de vie des personnes. Ces informations sont rarement partagées avec les médecins. Il est donc possible de se fonder sur ces informations pour évaluer les pratiques réelles des patients. Il s’agit cependant d’une source d’information difficile à traiter, essentiellement à cause des spécificités linguistiques qu’elle présente. Si une première étape pour l’exploration des forums consiste à indexer les termes médicaux présents dans les messages avec des concepts issus de terminologies médicales, cela s’avère extrêmement compliqué car les formulations des patients sont très différentes des terminologies officielles. Nous proposons une méthode permettant de créer et enrichir des lexiques de termes et expressions désignant une maladie ou un trouble, avec un intérêt particulier pour les troubles de l’humeur. Nous utilisons des ressources existantes ainsi que des méthodes non supervisées. Les ressources construites dans le cadre du travail nous permettent d’améliorer la détection de messages pertinents.

## introduction nous nous intéressons à l'usage réel qui est fait des médicaments par les patients et recherchons des méthodes pour détecter des mésusages de médicaments fréquents. il est rare qu'un patient en parle au médecin qui lui a fait la prescription, soit parce qu'il n'est pas conscient d'utiliser le médicament dans des conditions non prévues (présence d'une contre-indication, d'une intéraction avec un autre produit, une erreur de dose ou de voie d'administration etc.), soit parce que ce mésusage est volontaire pour obtenir un effet particulier. pour en savoir plus, il est nécessaire de se tourner vers d'autres sources d'information, telles que les forums de discussion. en effet, dans l'anonymat et sans avoir besoin de fournir d'effort particulier, les patients discutent volontiers de leurs maladies et de leurs pratiques sur les forums, nous ouvrant ainsi une fenêtre sur leur vie et leurs actions @xcite . une première étape pour aller vers l'exploration de forums consiste typiquement à indexer les termes médicaux correspondant aux maladies présentes dans les messages avec des termes de terminologies médicales de référence. la difficulté principale est que ces termes ont des formulations très différentes et diverses dans le langage patient. par exemple, pour désigner les troubles de l'humeur, des termes standards tels que dépression ou déprimé côtoient des expressions voisines comme dans cette phrase : je ne supporte rien je suis à fleur de peau c'est horrible, je suis hyper nerveuse et obligée de compléter avec une benzo pour me calmer tellement je suis dans un état de nerfs prononcé. nous pouvons ainsi observer plusieurs expressions de patients, qui ne peuvent pas être trouvées dans les terminologies ou ontologies. d'autres obstacles, tels les fautes d'orthographe ou les abréviations non-standard, sont spécifiques au médium des réseaux sociaux, et même parfois à un réseau social particulier. pour résoudre ces difficultés, nous proposons une méthode permettant de créer et enrichir des lexiques avec des termes et expressions désignant une maladie. nous portons un intérêt particulier aux troubles de l'humeur. la constitution de lexiques est une tâche du tal explorée depuis de nombreuses années. nous nous intéressons ici aux lexiques qui associent une entrée à une liste de mots sémantiquement proches. la proximité sémantique peut référer à des mesures variées, dont notamment les relations synonymiques et paradigmatiques. @xcite . la plupart des ressources sémantiques existantes se limitent aux relations synonymiques. elles ne sont pas forcément accompagnées d'une mesure de proximité ou de confiance, rendant difficile la distinction entre synonymes, quasi-synonymes ou relations d'un autre type. une autre limitation courante des ressources externes concerne le registre. le vocabulaire utilisé par les usagers sur les forums de discussion ne coïncide pas avec le vocabulaire trouvé dans les terminologies de spécialité, plutôt destinées aux professionnels d'un secteur. pour le domaine médical, sur l'exemple de l'initiative consumer health vocabularies @xcite en anglais, des initiatives existent pour créer des vocabulaires patient en français : sur le cancer du sein @xcite , ou pour le domaine médical en général @xcite . mais ces travaux ne couvrent que peu de termes et sont rarement adaptés au média particulier des forums de discussion. le crowdsourcing peut être une autre approche, mais est limité par la motivation et l'expertise des participants @xcite . outre des ressources externes, il est possible de se fonder sur des méthodes distributionnelles pour faire émerger du corpus les relations sémantiques qui nous intéressent. ces méthodes utilisent les relations paradigmatiques comme dimension de la proximité sémantique entre des termes. ce sont des méthodes non supervisées, capables de tirer parti de gros corpus et de créer des ressources fournies. de nombreux travaux récents s'intéressent à ces méthodes pour traiter des données médicales @xcite . nous proposons d'explorer les ressources existantes, créées par spécialistes ou le crowdsourcing, et de construire de nouvelles ressources issues de nos corpus en exploitant des méthodes non supervisées. ces ressources vont nous permettre de détecter les messages relatifs à un trouble donné. ## conclusion et travaux futurs nous avons proposé de construire et enrichir automatiquement des lexiques pour la détection de messages de forums parlant de troubles de l'humeur. la particularité de ce travail est la nécessité d'analyser et traiter des messages écrits par des patients sur un forum de discussion, qui contiennent un vocabulaire et des expressions spécifiques. nous avons proposé d'utiliser des ressources existantes et de créer de nouvelles ressources grâce aux méthodes non supervisées exploitant notre corpus. la ressource lexique.org fournit la meilleure f-mesure, alors que la ressource vote, qui contient les termes proposés par au moins deux ressources, permet d'obtenir le meilleur équilibre entre précision et rappel tout en gardant une f-mesure élevée. les ressources existantes que nous avons exploitées contiennent des quasi-synonymes ou bien de nombreux termes faiblement liés sémantiquement ; tandis que les méthodes distributionnelles fournissent des termes pertinents mais aussi des termes plus généraux qui déteriorent la précision. pour améliorer les ressources distributionnelles, il est possible d'utiliser des corpus plus grands afin d'améliorer la granularité des clusters. un filtrage supplémentaire de clusters obtenus est également souhaitable. cela permettrait d'utiliser davantage de critères de sélection, notamment en ce qui concerne la spécificité des termes. nous comptons également étudier davantage le fonctionnement de word2vec et différentes méthodologies pour la combinaison de termes dans les requêtes adressées à word2vec afin d'obtenir des clusters plus précis et plus diversifiés. enfin, nous étendrons notre méthode à un éventail plus large de maladies afin d'évaluer son adaptabilité dans un contexte plus varié.