Twitter, prochaine instance de contrôle des médicaments ?

Par 02 juillet 2015 1 commentaire
Twitter oeuvre aussi dans le champ médical

Des chercheurs ont mis au point un algorithme permettant de détecter des interactions positives ou négatives entre des médicaments grâce à l'analyse de la twittosphère.

On connaissait Twitter comme outil de résolution des conflits, comme garant de la réussite des coups marketing ou encore comme nouveau genre littéraire, mais l'oiseau bleu pourrait aussi permettre d'identifier rapidement les interactions médicamenteuses, tout comme les effets secondaires encore inconnus et potentiellement dangereux pour la santé. Tout ça, avant même que ceux-ci figurent dans des bases de données médicales et biologiques telle que PubMed.

Twitter révèle son potentiel dans le champ médical en aidant à déceler rapidement les interactions médicamenteuses potentiellement dangereux tout comme les effets secondaires néfastes pour la santé

Comment cela fonctionne concrètement ? Une équipe de scientifiques de l'université du Vermont a développé un algorithme appelé HashPairMiner, capable de détecter des interactions entre les médicaments grâce aux informations clés contenues dans les tweets et les hashtags. «  Nous ne savons peut-être pas la nature exacte de l'interaction entre les médicaments, mais avec cette approche nous sommes à même de prouver par a + b que deux médicaments sont d'une manière ou d'une autre connectés », explique Abdeen Hamed, leader du groupe de chercheurs dans le communiqué de presse.

Et les applications de ce programme informatique, qui se présente sous la forme d'un moteur de recherche où l'utilisateur peut entrer les noms de médicaments dont il souhaite explorer les connexions, sont nombreuses : dans le cas d'une interaction médicamenteuse potentiellement dangereuse, des alertes publiques pourraient être générées rapidement. Plutôt intéressant quand on observe le laps de temps qui peut s'écouler jusqu'à la communication auprès du grand public de l'information.

Via des hashtags tels que #overprescribed ou encore #skinswelling, l'algorithme des chercheurs est capable de déceler des interactions positives ou négatives entre les médicaments 

Les publications médicales souffrent aujourd'hui de mauvais référencement. Comme le souligne Abdeen Hamed, « les mots clés associés aux publications médicales ne sont que très rarement mis à jour ». Et pour cause, cette actualisation des « tags » doit être effectuée manuellement, ce qui constitue un travail laborieux et donc souvent délaissé. Dès lors, grâce à l'algorithme, une sonnette d'alarme pourrait être tirée très rapidement aidée par la viralité de Twitter.

Inversement, la découverte d'une corrélation, a priori positive ou négative, pourrait venir nourrir une recherche scientifique et initier de nouveaux travaux. « Si nous sommes capables de détecter des troubles liés à la prise de tel ou tel médicament au sein de discussions Twitter, ceci pourrait conduire des pharmaciens ou des chercheurs à établir une hypothèse laissant place ensuite à des tests cliniques et médicaux ». Abdeen Hamed cite d'ailleurs le cas d'une découverte surprenante : via le hastahg #Alzheimer, l'algorithme a permis de révéler une corrélation entre l'ibuprofène, le cannabis médical et la maladie d'Alzheimer. Les substances constitutives de l'ibuprofène et du cannabis, combinées, auraient en effet la capacité de ralentir les dommages cérébraux causés par la maladie d'Alzheimer, l'ibuprofène permettant de neutraliser les effets secondaires du cannabis. « Ce résultat est apparu sur Twitter avant de figurer sur PubMed ! », s'exclame Abdeen Hamed.

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1 Commentaire

Je suis assez dubitatif sur le dernier paragraphe. Il est mentionné une étude sur l'ibuprofene, le cannabis et Alzheimer en lien avec le hashtag #Alzheimer sur Twitter.
Or l'article date de novembre 2006 alors que Twitter a été créé quelques mois auparavant. Je pense que ni le nombre de tweets était suffisant à cette époque, ni le temps nécessaire à fiabiliser l’algorithme.

Soumis par P. (non vérifié) - le 03 juillet 2015 à 13h27

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