Pour que la télémédecine, la santé mobile (mHealth), l’intelligence artificielle (IA), etc. puissent continuer d’évoluer et d’être utilisées de façon optimale par les professionnels de santé et les patients, les acteurs s’accordent sur le fait que des progrès doivent être réalisés dans le domaine de l’interopérabilité, toutes ces nouvelles solutions devant se construire sur « une base sémantique solide, cohérente et commune » et être en mesure de partager des données « normalisées », disponibles « sous une forme structurée et non ambigüe », avance l’organisme de promotion de l’interopérabilité en santé Phast dans un communiqué daté de septembre 2019.
Selon Phast, la SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms), vocabulaire de référence international permettant de représenter les faits cliniques par des codes dans les SI médicaux, est une des terminologies qui pourrait permettre d’atteindre un niveau d’interopérabilité satisfaisant des solutions informatiques de santé.
Des savoirs et des expériences développées autour de SNOMED CT ont été partagés à l’occasion d’une journée dédiée, organisée le 27 novembre à Paris par Phast, en partenariat avec Interop’Santé, l’association de promotion de la standardisation des échanges informatiques en santé.
L’événement a réuni divers membres de l’écosystème de la santé tels que des éditeurs de logiciels hospitaliers et des start-ups de la e-santé, des professionnels de santé (pharmaciens, médecins, biologistes), des référents informatiques médicaux et des institutionnels.
Health & Tech Intelligence, qui a assisté à cette journée, revient sur les interventions de plusieurs pharmaciens présents lors de l’évènement, professionnels selon lesquels l’utilisation de la terminologie SNOMED CT permettra d’atteindre une digitalisation intelligente de la pharmacie, en particulier hospitalière et officinale, et de la recherche biomédicale. Ils attendent en particulier que l’utilisation généralisée de SNOMED CT :
• permette de mieux intégrer la biologie médicale dans des parcours de soins coordonné ;
• fasse de l’officine non seulement un lieu de conseil centré sur un patient hautement connecté mais également un hub technologique ouvert à la recherche ;
• facilite l’accès à des informations sur les médicaments ainsi qu’à certaines molécules innovantes.
Mieux intégrer la biologie médicale dans le parcours de soins
À l’heure actuelle, les biologistes médicaux travaillent à l’aide de logiciels fondés sur le recours à des terminologies spécifiques à leur domaine. Leur niveau d’interopérabilité sémantique est donc assez faible : ils communiquent difficilement avec d’autres logiciels métier ou patient dans la mesure où ils ne peuvent comprendre ou émettre des données non codées selon ces terminologies spécifiques.
Pour rendre plus interopérables les SI utilisés par les biologistes médicaux, ceux-ci pourraient être entièrement repensés, rebâtis et fondés sur la nouvelle terminologie SNOMED TC. Une restructuration en profondeur des logiciels métier n’est cependant pas souhaitable : elle nécessiterait une implication importante des professionnels déjà habitués à utiliser leurs propres logiciels métier et engendrerait des coûts élevés.
La solution n’est donc pas de transformer radicalement ces outils déjà adoptés par les biologistes médicaux mais d’adjoindre à ces derniers des fonctionnalités de mapping, c’est-à-dire de traduction de concepts cliniques d’une nomenclature ou terminologie à l’autre.
Valérie Desbois-Pelissier, médecin biologiste et responsable de la production et de la qualité du référentiel CIOlab à Phast, a illustré comment ces nouvelles fonctionnalités pourraient permettre d’ouvrir numériquement la biologie médicale vers le reste de l’écosystème de la santé et en particulier vers le circuit du médicament.
Selon elle, la clé est de considérer la terminologie SNOMED CT comme une terminologie intermédiaire, située à l’interface de référentiels d’interopérabilité sémantique autres tels que ceux commercialisés par Phast qui sont :
- CIOlab, terminologie utilisée par divers logiciels métiers de biologie médicale ;
- CIOds, terminologie spécifique au circuit du médicament ;
- CIOdm, terminologie utilisée dans le secteur des dispositifs médicaux ;
- CIOct, référentiel de termes médicaux utilisé par les cliniciens.
En effet, si ces terminologies permettent de communiquer facilement au sein des spécialités, ils n’autorisent pas des échanges de données fluides entre ces spécialités. Adjoindre aux logiciels des fonctions de mapping – de traduction des concepts de ces terminologies vers SNOMED CT, et de SNOMED CT vers ces terminologies – permettrait aux données d’être lues plus facilement par tous les professionnels.
Valérie Desbois-Pelissier affirme que dans le domaine de la biologie médicale, ce système trouverait des applications tant lors de la phase pré-analytique (qui précède les analyses d’échantillons) que de la phase post-analytique (qui suit les analyses d’échantillons).
En phase pré-analytique, lors de l’admission des patients au laboratoire, le recours à la terminologie SNOMED CT pourrait par exemple rendre les informations renseignées par le patient plus interopérables. En particulier, la saisie des médicaments absorbés par le patient avant l’examen biologique (obligatoire car certains pourraient modifier le résultat de l’analyse), habituellement réalisée dans une terminologie telle que CIOdc, pourrait être traduite en SNOMED CT et ainsi devenir facilement lisible par les biologistes travaillant avec des logiciels fondés sur le recours à la terminologie CIOlab et permettant de s’assurer que les traitements du patient ne modifieront pas les résultats de l’examen.
Serge Payeur, co-fondateur de la start-up SIL-LAB Experts qui commercialise la solution de prélèvement connecté à domicile P-A-D, a montré comment cette solution se fonde sur un principe analogue pour faciliter l’échange des informations recueillies lors de l’interrogation du patient avant le prélèvement.
En phase post-analytique, il s’agit également de faciliter l’échange des données entre des logiciels fondés sur les référentiels CIOlab et CIOdc. Par exemple, les compte rendus d’examen biologique qui suggèrent des modifications de la prescription initiale du patient selon la terminologie CIOlab pourraient être traduits, par l’intermédiaire de SNOMED CT, vers la terminologie CIOdc, terminologie utilisée par les logiciels des cliniciens autorisés à modifier les prescriptions.
Soutenir la transformation de l’officine en hub technologique
Pierre Renaudin, pharmacien et co-fondateur de Bimedoc, a donné un exemple de la façon dont le recours à la terminologie SNOMED CT pourrait soutenir la transformation de l’officine en hub technologique lors de la présentation des solutions commercialisées par cette start-up.
Lieu d’expertise sur le médicament
Le recours à la terminologie SNOMED CT doit pouvoir soutenir le pharmacien d’officine dans son rôle d’expert de premier recours concernant les médicaments, et ce au bénéfice des patients : il s’agit de soutenir le pharmacien dans son activité d’analyse des prescriptions, de faciliter la conciliation pharmaceutique exercée en particulier lors des entretiens pharmaceutiques, de poursuivre les efforts déjà réalisés dans la lutte contre les accidents médicamenteux, qui occasionnent encore, selon Pierre Renaudin, « 30 000 décès par an ».
A cette fin, les start-ups telles que Bimedoc pourraient proposer un accès facilité à des informations issues de diverses bases de données concernant les médicaments : il s’agit de croiser des informations issues de ces différentes bases de données codées selon divers référentiels, de les traduire en SNOMED CT et d’en faire une synthèse.
Ces bases de données et sources d’informations à croiser concernent par exemple :
- les interactions médicamenteuses, avec les plantes médicinales et l’alimentation : référentiels des interactions médicamenteuses de l’ANSM ;
- les médicaments inappropriés : listes Stopp & Start, Laroche, Anticholinergic Drug Scale, déficit en G6PD, cascades médicamenteuses, etc. ;
- les problèmes de forme galénique : liste sur les médicaments per os concernant l’écrasement des comprimés et l’ouverture des gélules (HAS, Thériaque, OMéDIT Haute Normandie, SFPC, etc.).
Hub technologique ouvert à la recherche
La traduction des données de santé mobile en SNOMED CT pourrait contribuer à faire des pharmaciens d’officine des chercheurs actifs.
De nombreux patients utilisent actuellement des applications mobiles de santé. Les données de santé produites en conditions de vie réelle par ces applications pourraient être centralisées par les pharmaciens d’officine, anonymisées et analysées dans l’objectif :
- de réaliser une pharmacovigilance efficace ;
- ou de mettre en évidence des groupes risquant particulièrement de connaître des complications liées à des effets indésirables médicamenteux, des interactions entre spécialités pharmaceutiques ou une observance difficile de leur traitement, groupes qui pourraient alors potentiellement bénéficier d’entretiens pharmaceutiques.
Faciliter l’accès aux informations sur le médicament et aux molécules innovantes
Faciliter l’implémentation des bases de données de médicaments à l’échelle internationale
Selon Paul Bonnet, directeur général de Vidal Espagne, l’utilisation de SNOMED CT faciliterait la gestion multilingue des bases de données concernant le médicament et ainsi la diffusion d’informations fiables et uniformisées à l’échelle internationale. Ceci serait permis par le caractère multilingue de SNOMED CT.
Faciliter la prescription et le remboursement à des molécules innovantes
Émilie Nguyen, pharmacien et responsable de l’unité CIOdc à Phast a montré, en présentant l’exemple de la nouvelle base de données off-label (utilisation hors indication), comment l’utilisation de la terminologie SNOMED CT pourrait permettre de faciliter l’accès à des molécules innovantes.
La prescription et le remboursement des molécules innovantes particulièrement onéreuses sont actuellement fortement retardés et limités du fait de la complexité de la procédure de demande d’accès à ces médicaments. La prescription de ces médicaments doit en effet être justifiée par le clinicien par une bibliographie précise et détaillée auprès des autorités compétentes. Or la constitution de cette bibliographie peut être longue.
Off-label constitue un exemple de base de données permettant de centraliser des informations concernant les médicaments et des références bibliographiques fournies par un organisme spécialiste de l’aide à la décision clinique, Motive Medical Intelligence. La centralisation de ces données nécessite le recours à SNOMED CT, qui permet finalement de présenter, pour chaque molécule innovante ou médicament pouvant être prescrit hors AMM, sous la forme de fiches :
- le nom du médicament ;
- les principales indications AMM, hors AMM ou encadrées par une autorisation temporaire d’utilisation (ATU) ;
- des justifications bibliographiques pour chaque indication ;
- la codification SNOMED concernant au médicament et à chaque indication.
