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Collaboration avec le Réseau Polyarthrite Rhumatoïde du Languedoc RoussillonRetour d'expérience sur le développement d'une solution pour une meilleure compréhension de l'évolution de la Polyarthrite Rhumatoïde

Sandra Belfils – IBM Operational Decision Manager / Product DesignerValérie Le Roy – Architecte de solutions pour la santé

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Centre d’Excellence Mondial pour la Santé à La Gaude

Smarter Healthcare Focus Areas– Business Process Modernization

• Digital Hospital• eHealth Transformation

– Care Coordination• Outcome management• Patient Care & Insights• Provider Outcome Analytics

Technical Core Competencies– Integrating the Healthcare Enterprise (IHE),

Continua Health Alliance, HL7 & DICOM– Service Oriented Architecture for Healthcare– Master Data Management– Advanced Analytics– Universal integration– Remote Patient Monitoring

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The Industry Solution Center @ IBM Client Center

Smarter Healthcare

To build a smarter system, healthcare solutions need to be instrumented, interconnected and intelligent

Patient Home

Digital Hospital Immersive Environment

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La Polyarthrite Rhumatoïde

Maladie dégénérative inflammatoire chronique, caractérisée par une atteinte articulaire bilatérale et symétrique, évoluant par poussées vers la déformation et la destruction des articulations atteintes

Prévalence est variable suivant les pays, nette prédominance féminine

Pic de fréquence autour de la quarantaine

Maladie auto-immune d’origine inconnue

Objectifs du Réseau Polyarthrite Rhumatoïde du Languedoc-Roussillon

Diagnostic et traitement précoce de la PR pour une prise en charge coordonnée

Accès rapide aux biothérapies et suivi de celles-ci

Formation médicale continue des soignants

Réseau construit autour du malade grâce à un dossier patient partagé informatisé et sécurisé

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Notre Objectif InitialDévelopper un scénario utilisant la solution ICPA sur un cas client

La solution ICPA (IBM Content and Predictive Analytics): Permet d’analyser le langage naturel

Permet de construire des modèles prédictifs (solution SPSS)

Développer un scénario avec le Réseau Polyarthrite Rhumatoïde du Languedoc-Roussillon

La Polyarthrite Rhumatoïde est une maladie chronique, avec des phases de poussée de la maladie

Un traitement approprié délivré en avance permettrait d’éviter les phases de poussée.

Le challenge Trouver des prédicteurs de risque dans les données disponibles lors de la première visite du patient

Alerter l’équipe médicale sur l’évolution probable du patient, afin d’optimiser les résultats cliniques

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Architecture de la solution

S tru c tu re d & U n s tru c tu re d d a ta so u rc e s

Extraction, integration

D a ta W a re h o u seL o n g itu d in a l p a t ie n t re co rd

IB M C onte n t Ana lytic s- N a tu ra l la n g u a g e p ro ce ss in g jo b s- D a ta m in in g

Ide n tifica tion o f fa c ts , co rre la tio n s

M e ta d a ta

IB M S P S S M od e le r- B u ild in g a p re d ic tive m o d e l- S co rin g jo b s

S co rin g b ase d o n h is to rica l d a ta

P re d ic tive d a ta

Share knowledge

IB M C ognos B I- S h a rin g re p o rts- O p e ra tio n a l d a s h b o a rd s

M e d ica l & o p e ra tio n a l o p tim isa tio n a c tio n s

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Cycle de développement itératif

Identify new facts to analyze

Integrate facts in the predictive model

Develop annotators to unlock facts

Interviews, ICA data mining

Develop with ICA StudioExecute with ICA SPSS Modeler

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Première étape : calcul de la sévéritéFacteur Nom du champ Critère Points

CbilanradioPiedsErosion CbilanradioPiedsErosion = 1

6

CbilanradioPoignetsErosion CbilanradioPoignetsErosion = 1

QCSynthese

Niveau de CRP CDBIOcrpRT CDBIOcrpRT > 20 1

CDBIOfacteurRhumatoRT CDBIOfacteurRhumatoRT > 0 1

Niveau du DAS 28 QCSBioDas28 1

CDBIOantiCorpsAntiCCPRT CDBIOantiCorpsAntiCCPRT > 02

QCSynthese Présence d'anticorps anti-CCP

Vitesse de sédimentation CDBIOvsRT CDBIOvsRT > 30 1

Niveau de HAQ QCDESindiceHAQ QCDESindiceHAQ > 0.5 1

ChirurgieCIC (Indication chirurgicale) CIC = 1 1

CDConsultSiOui (Décision chirurgicale) CDConsultSiOui = 0 et CDConsult = 1 1

2

TOTAL 17

Présence d'érosions / données structurées

Présence d'érosions / données non-structurées

Présence d'érosions, augmentation des érosions, progression radiographique, progression structurale

Positivité du facteur rhumatoïde

QCSBioDas28 > 5.1 sur deux consultations

Anticorps anti-CCP / données structuréesAnticorps anti-CCP / données non-structurées

Plus de 2 tentatives en biothérapies

ITRttfondXX et ITRttfondXXAssociation (01 < XX < 10)

ITRttfondXX, ITRttfondXXAssociation, CTTPRTrFondX, CTTChgTrFondX mentionnent 2 biothérapies (1 point si 1 biothérapie)

CTTPRTrFondX et CTTChgTrFondX (X = 1,2,3)

Nécessité de prendre en compte de l’information située dans du texte (présence d’érosions et présence d’anticorps anti-CCP )

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Première étape : calcul de la sévérité Développement d’annotateurs

Les médecins utilisent très fréquemment le champ synthèse (texte libre) pour donner des informations médicales très importantes. Ce champ n’est pas actuellement analysé par l’application existante du Réseau

La solution ICPA permet le développement d’annotateurs spécifiques pour extraire de l’information du texte.

Exemple : état érosif

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Première étape : calcul de la sévérité Développement d’annotateurs

Plusieurs annotateurs ont été développés:

- stade érosif

- présence d’anticorps anti-CCP

- progression structurelle

Le stade érosif et la présence d’anticorps anti-CCP sont des champs qui existent déjà dans l’application, mais ils sont rarement utilisés par les médecins.

En général, les médecins préfèrent utiliser le champ synthèse et du texte libre pour signaler cette information

L’utilisation d’ICPA permet maintenant d’analyser cette information

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Deuxième étape : développement d’un modèle prédictifLe modèle est construit à partir des données collectées

- On connaît l'évolution de l'indicateur de sévérité de chaque patient- On sait quels patients vont évoluer vers une polyarthrite sévère

- But : arriver à prédire quels patients vont évoluer vers une polyarthrite sévère en se basant uniquement sur les données de la première consultation

- Résultat espéré :- Obtenir un modèle le plus précis possible- Avoir une meilleure connaissance des données

Nécessité de développer un nouvel annotateur permettant de récupérer les antécédents médicaux du patient décrits dans le champ synthèse :- Diabète- Cholestérol- Hypertension artérielle- Infarctus du myocarde- Infections- Tabagisme

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Deuxième étape : développement d’un modèle prédictif

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Résultats

Analyse Prédictive

110 facteurs ont été analysés.

11 facteurs sont réellement utilisés pour construire le modèle prédictif :- Stade érosif- Positivité du facteur rhumatoïde- Vitesse de sédimentation > 30- 1 biothérapie- 2 biothérapies- Situation d’invalidité- 2ième articulation métacarpo-phalangienne de la main droite touchée- Genou droit touché- Genou gauche touché- 2ième articulation interphalangienne proximale de la main droite touchée- Antécédents personnels d’hypertension artérielle

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Résultats

Modèle développé74% de précision

- trop faible au niveau statistique pour être utilisé en situation réelle- assez précis pour valider la démarche adoptée

Besoin de plus de données- plus de patients- plus de complétude dans les données- plus de fréquence dans les relevés

Enseignements sur la solution ICPAValidation de sa couverture fonctionnelle

- Analyse de textes- Analyses prédictives

Meilleure connaissance de son architecture et de son cycle de développement