SIMI v3 : Une liste de cas patients similaires pour la télé expertise médicale
Pierre Jourlin, Marc-Antoine Sulmon, David Bensoussan, Émilie Mercadal
Résumé : Cet article présente SIMI v3, une brique logicielle hybridant deux approches d’IA, l’une symbolique et l’autre connexionniste intégrée dans la plateforme web ROFIM, une solution de télé-expertise, e−RCP et téléconsultation médicale. Lors d’une télé-expertise, SIMI v3 permet de rechercher automatiquement des cas patients issus de la littérature scientifique, similaires à celui décrit par le requérant. Une fois cette recherche documentaire accomplie, il propose au médecin requis de les consulter avant de produire son expertise. Ce logiciel, dont les aspect fondamentaux ont été développés au Laboratoire d’Informatique d’Avignon et qui a fait l’objet d’un programme de transfert technologique soutenu par la SATT Sud-Est est aujourd’hui en phase de déploiement sur la plateforme. Nous espérons qu’il permette en définitive de réduire l’errance diagnostique, de raccourcir les échanges entre médecin requérant et médecin requis et d’alerter ce dernier sur la possible existence de maladies rares dont les symptômes pourraient être confondus avec ceux de pathologies plus courantes.
Mots clés : Extraction d’information Fouille de texte Recherche d’information Classification de documents médicaux Approches hybrides en TALN Textes biomédicaux Information extraction Text mining Information retrieval Medical document clustering NLP hybrid approach Biomedical texts