Étude comparative : Apport d'un outil manipulant le Natural Language Processing par rapport à l'exploitation de données médico-économiques actuelle du patient oncologique au CHU de Liège

Abstract

Introduction et objectifs : Dans le cadre de l’ouverture du Centre Intégré d’Oncologie, le CHU de Liège a élaboré sa propre définition du patient oncologique. Cependant, il existe des cas qui ne sont pas toujours repérés et ce, malgré la recherche de ceux-ci dans trois types de sources (Registre Cancer, RHM et radiothérapie). De nos jours, les données non structurées contenues dans les dossiers médicaux informatisés constituent une richesse inexploitée. EarlyTracks (ET), une société louvaniste, a créé un outil manipulant à la fois le Natural Language Processing et la terminologie SNOMED CT qui permet d’extraire automatiquement certaines informations contenues dans le dossier médical informatisé. Les objectifs de cette étude sont de vérifier si la définition du patient oncologique du CHU de Liège est bien validée et s’il existe une plus-value à l’utilisation de l’outil par rapport à l’exploitation actuelle des données médico-économiques au sein du Service des Informations Médico-Économiques (SIMÉ) du CHU de Liège.

Matériel et méthodes : Le SIMÉ du CHU de Liège a envoyé à EarlyTracks une partie de la documentation du dossier médical informatisé des patients oncologiques sur toute l’année 2018 (Du 1er janvier 2018 au 31 décembre 2018). Ensuite, toutes les données reçues ont été extraites sur un fichier Excel par une analyste de données afin de pouvoir les analyser. Diverses tables de contingence ont été créées afin de pouvoir par la suite diriger une revue de dossier parmi un échantillon de 120 patients (40 patients par catégorie de cancer à savoir la sénologie, la gynécologie et l’urologie).

Résultats et conclusions : La définition du CHU est correcte et validée, en effet la revue de dossier l’a confirmée. Cependant il existe quelques améliorations à réaliser notamment au niveau de l’exhaustivité de la liste des codes SNOMED-CT. Quelques améliorations doivent également être apportées par rapport à l’outil à EarlyTracks, qui ne repère pas toujours certains termes oncologiques ou qui parfois les interprète de manière erronée.