Interopérabilité dans les soins de santé : le rôle essentiel de la normalisation

Sommaire

Nous avons mené une étude cartographique systématique (SMS) des travaux évaluant l’utilisation de la norme HL7 FHIR afin d’améliorer l’échange d’informations de santé au niveau sémantique.

Nos recherches dans dix bases de données électroniques nous ont permis de recenser et d’examiner les études publiées entre 2012 et 2022 sur les efforts d’interopérabilité sémantique à l’aide de la norme FHIR.

La communauté médicale ne s’entend toujours pas sur la manière de parvenir à une interopérabilité sémantique complète entre les systèmes d’information. Des efforts considérables sont déployés pour éliminer les silos de données patients et garantir l’interopérabilité sémantique à l’aide de la norme FHIR et des terminologies.

Ce SMS présente une catégorisation des approches basées sur la FHIR pour l’interopérabilité sémantique à différentes étapes : extraction, annotation, modélisation, mise en correspondance, transformation. Selon cette étude, l’apprentissage machine/ traitement langage naturel (AM/TLN) aurait récemment fait son apparition pour les données non structurées et son utilisation semble prometteuse. En outre, il faut des outils pour automatiser les annotations et les services terminologiques afin d’accélérer l’utilisation et l’adoption des terminologies.

Mots clés : DSE ; HL7 FHIR, interopérabilité ; intégration des données, sémantique ; terminologie, SNOMED, LOINC, NLP, TLN

Introduction

La croissance exponentielle des sources d’acquisition de données sur les patients, aussi bien à domicile que dans les établissements de santé (appareils de santé IdO, dossiers de santé électroniques ou DSE), entraîne une fragmentation des données, stockées à plusieurs endroits et sous différents formats (structurés et non structurés). Cette approche a posé plusieurs défis d’interopérabilité entre les appareils et les systèmes [1], [2].

Interopérabilité dans les soins de santé : l’importance de la normalisation

L’IEEE définit l’interopérabilité comme la capacité de deux ou plusieurs composants à échanger des informations et à utiliser les informations échangées [3]. La Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) propose une structure à quatre niveaux [4] : 1) fondamental, 2) structurel, 3) sémantique, et 4) organisationnel (Figure 1).

Figure 1 : Niveaux d’interopérabilité (HIMSS) [4]

La FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) s’est récemment imposée comme principale norme d’interopérabilité pour l’échange de données de santé. La norme a été créée par HL7 (Health Level Seven International) dans le but de faire évoluer les normes de messagerie, en vue d’une interopérabilité sémantique [5] [6]. Les principaux acteurs technologiques (Amazon, Google, IBM, Microsoft, Oracle et Salesforce) proposent des services nuagiques prêts à l’emploi afin de promouvoir l’adoption de la norme FHIR [7].

Études de cartographie systématique

Les études de cartographie systématique (SMS) visent à classer les résultats de recherche en fonction de questions fondamentales liées à un sujet déterminé [8].

Selon Perterson et al., [9], l’examen de la cartographie se décline en trois étapes : 1) planification, 2) réalisation, et 3) rapport des résultats de la cartographie. Brereton et al., quant à eux [10] tentent d’orienter le domaine du génie logiciel, en décrivant les tâches à accomplir à chaque étape (Figure 2) :

Planification : identification de tous les éléments nécessaires à la recherche—questions de recherche, ressources et bases de données, termes et formules de recherche, critères d’inclusion et d’exclusion, et questions d’évaluation de la qualité.
Réalisation : extraction initiale des études et présélection sur la base des critères d’inclusion et d’exclusion. Les études sélectionnées ont ensuite été évaluées et filtrées à l’aide de questions d’évaluation de la qualité.
Rapport : les études sélectionnées sont utilisées pour la cartographie, et une discussion des résultats est présentée.

Figure 2 : Processus de de revue cartographique pour cette étude FHIR

L’objectif de cette étude SMS était de présenter les meilleures pratiques, les tendances et l’analyse des recherches liées à l’interopérabilité sémantique, à l’aide de la FHIR. Plus précisément, cette activité visait à identifier les ressources et la terminologie FHIR utilisées, ainsi que les différentes approches proposées, les types de contributions et les tendances.

Dix bases de données ont servi de sources de données primaires dans cette recherche : IEEE Xplore, Science Direct, Springer, Scopus, ACM, Web of Science, MedLine/PubMed, Compendex, Inspec et Semantic Scholar.

Les études retenues sont celles publiées entre 2012 et 2022, en anglais ou en français. Des critères supplémentaires ont servi à exclure les études doublons, les rapports techniques, les livres et les rapports d’étude de deux ou trois pages.

L’évaluation qualitative d’une publication de recherche est une étape de sélection importante. Elle permet d’assurer que les études sélectionnées ont l’effet voulu pour les revues de cartographie et l’analyse approfondie [8]. À cette fin, nous avons défini des scores de critères qualitatifs basés sur une liste de questions. L’évaluation qualitative des études identifiées/extraites a été réalisée en répondant à chaque question d’assurance qualité. Les études sélectionnées répondaient à au moins quatre des six critères d’assurance qualité. Les autres ont été rejetées.

Paysage de l’interopérabilité sémantique

La sémantisation des données nécessite plusieurs étapes : collecte/extraction et annotation des données, modélisation des données des DSE à partir des systèmes existants, et application de la transformation et de la mise en correspondance aux modèles et terminologies FHIR.

FHIR permet l’utilisation de terminologies internationales, notamment :

SNOMED CT : terminologie clinique multilingue normalisée pour les DSE. Ses composants incluent des concepts (codes), descriptions (termes) et relations.
LOINC : Ensemble de noms et de codes universels permettant d’identifier les résultats des tests cliniques et de laboratoire.

Nous avons examiné 70 études sélectionnées et identifié les données les plus fréquemment utilisées pour l’observation, les médicaments et les listes de problèmes des patients. SNOMED-CT (32 %) et LOINC (26 %) étaient les terminologies les plus fréquemment utilisées.

Six approches principales de recherche sémantique ont été identifiées à partir des solutions proposées dans les 70 études sélectionnées.

Cartographie vers la terminologie FHIR (mise en correspondance) (25 %);
Transformation/développement/validation de la RDF/OWL (Resource Description Framework) (19 %);
Apprentissage machine/traitement du langage naturel (AM/TLN) (16 %);
Annotation sémantique (annotation) et services terminologiques (terminologie) (14 %); et
Approche basée sur l’ontologie (ontologie) (12 %).

Les études sélectionnées comportaient au moins l’une des six approches de recherche sémantique identifiées, et la plupart des études se fondaient sur plusieurs approches de recherche.

Le SMS souligne que les propositions basées sur le AM/TLN sont apparues en 2018 dans les études sur l’interopérabilité sémantique FHIR, tandis que les autres approches couvrent toute la période.

Quant à la contribution par type au sein de chacune des 70 études sélectionnées, cinq contributions principales ont été identifiées :

Nouveau cadre ou nouvelle architecture permettant l’interopérabilité sémantique (cadre/architecture proposé) (37 %);
Évaluation ou comparaison de différentes techniques (ex. : comparaison d’ontologies) (15 %);
Nouveau modèle ontologique ou amélioration d’un modèle existant (proposition de modèle) (19 %);
Nouvelle technique ou amélioration d’une technique existante (nouvelle technique proposée) (19 %); et
Proposition fondée sur le développement d’un nouvel outil ou sur l’amélioration des outils existants pour faciliter l’interopérabilité sémantique (proposition d’outil) (12 %).

Conclusion

La communauté médicale ne s’entend toujours pas sur la manière d’atteindre l’interopérabilité sémantique complète entre les systèmes d’information. Les principales conclusions présentées dans cette étude fournissent aux chercheurs un inventaire des approches utilisées pour parvenir à l’interopérabilité sémantique :

La plupart des études étaient centrées sur les ressources de données cliniques; l’accent a donc été mis sur le sommaire des patients.
La mise en correspondance des données vers SNOMED CT et LOINC a été effectuée dans plus de la moitié des études sélectionnées. Aucune des cinq approches n’était dominante dans les solutions proposées pour relever les défis de l’interopérabilité sémantique.
La plupart des études sélectionnées proposaient un cadre ou une architecture comme solution pour permettre l’interopérabilité sémantique.
L’interopérabilité sémantique reste un domaine de recherche actif. La recherche sur l’interopérabilité sémantique s’est intensifiée depuis 2018.
Le recours aux AM/TLN pour les données non structurées est prometteur et a été appliqué à des scénarios d’utilisation spécifiques.
Des services de terminologie sont nécessaires pour accélérer leur utilisation et leur adoption.
Des techniques et des outils efficaces sont nécessaires pour automatiser l’annotation et comparer les ontologies.