Structurer les connaissances autour des interactions médicamenteuses (IAM) : retour d’expérience chez VIDAL

Intervenant⋅e⋅s

Résumé

Depuis maintenant plus de trois ans, VIDAL construit un socle sémantique de terminologies et de référentiels de santé. L’objectif est de représenter de manière cohérente les connaissances utilisées par ses applications métier, à partir d’un métamodèle commun décrivant les concepts, leurs relations, leurs composants et leurs usages dans les différentes chaînes applicatives.

Dans cette continuité, nous avons engagé un travail de transformation autour des connaissances utilisées pour définir les interactions médicamenteuses (IAM). Ces interactions sont des règles métier qui contribuent à la sécurisation de l’usage des médicaments, en identifiant les situations à risque et les conduites à tenir associées.

Elles s’appuient sur plusieurs briques : les classes d’interactions, les substances, les risques et mécanismes, ainsi que les conduites à tenir.

Historiquement, ces éléments étaient organisés dans une logique de base de données relationnelle. Les liens entre les classes IAM et les substances n’étaient pas explicitement modélisés comme des relations de connaissance, et les traductions étaient gérées de manière non centralisée.

La présentation décrit la manière dont ces connaissances ont été reformulées sous forme de modèle sémantique. Les classes IAM deviennent des objets de connaissance décrits, traduits et reliés aux substances. Les messages d’interaction, comme les risques, les mécanismes et les conduites à tenir, sont également représentés comme des ressources connectées au sein du graphe.

Cette transformation permet de passer d’une logique principalement centrée sur le stockage à un modèle plus explicite, interrogeable et gouvernable. Elle facilite l’exploitation des données par SPARQL, leur exposition via des APIs, et leur intégration progressive dans le graphe de connaissances VIDAL. Elle permet ausside mieux suivre les traductions, de contrôler les relations entre classes IAM et substances, et de renforcer la cohérence entre les référentiels.​

AUTRICES ET AUTEURS

Mehdi Embarek est expert senior en ingénierie des connaissances et modélisation sémantique chez VIDAL.

Tayeb Merabti est responsable de la plateforme terminologique de VIDAL.

Sophie Tessier, Natallia Novikava, Pauline Molina et Mirela Ghise sont expertes scientifiques VIDAL, en charge de la définition, validation et maintenance des classes IAM et des traductions, des messages et des règles d’interactions médicamenteuses.

*Anne-Sophie Lelong * pilote le projet IAM côté produit VIDAL