Sources des données et méthodologie

ElfieCare Evidence AI s'appuie sur un système de connaissances médicales sélectionnées et contrôlées — et non sur un moteur de recherche généraliste. Chaque réponse s'appuie sur des sources externes vérifiables, est classée en fonction de la solidité des preuves et est mise à jour grâce à un processus de révision structuré.

Cette page explique ce qui la fait fonctionner.

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Nos principes

1. Uniquement la vérité externe. Toutes les connaissances proviennent de sources externes vérifiables. Le système ne génère pas de données médicales.
2. La gouvernance avant l'utilisation. Aucune information n'est communiquée aux médecins tant qu'elle n'a pas été structurée, classée et vérifiée.
3. La franchise prime sur la couverture médiatique. Lorsque les preuves font défaut, sont insuffisantes ou contradictoires, le système est conçu pour le signaler — clairement et sans spéculation.
4. Traçabilité. Le système est conçu pour consigner les fondements factuels, le niveau de confiance et le parcours de résolution de chaque réponse, ce qui facilite les audits et la gouvernance clinique.

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1. Ce que nous indexons

Evidence AI s'appuie sur un répertoire de sources médicales soigneusement sélectionnées, structuré en trois niveaux.

1.1 Base de données mondiale sur les données factuelles

Ces sources universelles constituent la base de toute consultation clinique, quel que soit le lieu où se trouve le médecin.

1.1.1 Documentation en libre accès et registres d'essais cliniques

1. PubMed / MEDLINE — le plus grand index mondial de littérature biomédicale, proposant des résumés structurés pour l'ensemble des revues répertoriées.
2. PubMed Central (PMC) — des millions d'articles de recherche en texte intégral et en libre accès.
3. ClinicalTrials.gov et la Plateforme internationale d'enregistrement des essais cliniques (ICTRP) de l'OMS — données issues d'essais en cours et achevés pour une actualité clinique.
4. Cochrane Library — des résumés structurés et des résumés en langage clair issus de la référence en matière de revues systématiques.

1.1.2 Autorités sanitaires mondiales

1. Organisation mondiale de la Santé (OMS) — recommandations, données sur la charge de morbidité, calendriers de vaccination.
2. Centres pour le contrôle et la prévention des maladies (CDC) des États-Unis — recommandations en matière de santé publique et calendriers de vaccination.
3. Instituts nationaux de la santé (NIH) — résumés de recherche et recommandations cliniques.
4. Agence américaine des produits alimentaires et médicamenteux (FDA) — notices de médicaments, communications relatives à la sécurité et mises en garde encadrées en noir.
5. Agence européenne des médicaments (EMA) — Informations sur la sécurité et l'autorisation des médicaments en Europe.

1.1.3 Revues en libre accès soumises à un comité de lecture

JAMA Network Open, Journal of Medical Internet Research (JMIR), BMC Medicine, PLOS Medicine, Frontiers in Medicine, Diabetes Care et d'autres revues qui publient sous des licences libres sans restrictions commerciales.

Pour les revues de premier plan dont l'accès au texte intégral nécessite une licence, nous indexons les résumés structurés disponibles via PubMed. Ceux-ci contiennent les principaux résultats, la méthodologie de l'étude, les ampleurs d'effet et les conclusions cliniques. Chaque élément provenant d'un résumé est clairement signalé afin que le système puisse indiquer cette limitation.

1.2 Directives internationales spécialisées

Evidence AI répertorie les recommandations de pratique clinique émises par les principales associations médicales internationales et les organismes spécialisés, lorsque ces recommandations sont librement accessibles.

1. Association américaine du diabète (ADA) — Normes de soins médicaux, publiées chaque année en libre accès.
2. Société américaine des maladies infectieuses (IDSA) — recommandations de pratique clinique.
3. KDIGO (néphrologie), GINA (asthme), GOLD (BPCO), WHO mhGAP (santé mentale), Organisation mondiale de gastro-entérologie (WGO) — des recommandations spécialisées de référence mondiale publiées en libre accès.
4. Fédération internationale de gynécologie et d'obstétrique (FIGO), Collège américain des médecins (ACP), Fédération mondiale des sociétés d'anesthésiologie (WFSA).

Certaines recommandations émises par des sociétés spécialisées nécessitent la conclusion d'accords de licence commerciaux. Lorsque ces accords ne sont pas encore en place, le système n'intègre pas le contenu concerné. Lorsque des publications conjointes ou des rapports de consensus sont disponibles via des canaux en libre accès, ces documents spécifiques sont inclus.

1.3 Sources locales en matière de réglementation et de lignes directrices

Evidence AI tient compte de la situation géographique. Elle utilise le pays et la spécialité du médecin pour privilégier les sources réglementaires et les recommandations locales par rapport aux sources internationales.

Nous répertorions les sources provenant des autorités sanitaires nationales, des organismes de réglementation des médicaments et des organismes locaux chargés des directives cliniques sur l'ensemble de nos marchés de lancement, notamment :

1. Royaume-Uni — Recommandations du NICE, protocoles cliniques du NHS, données de la MHRA sur la sécurité des médicaments.
2. France — Haute Autorité de Santé (HAS), ANSM, ministère de la Santé.
3. Australie — Ministère de la Santé et des Soins aux personnes âgées, TGA, PBS, Société australienne du diabète.
4. États-Unis — CDC, FDA, NIH, USPSTF.
5. Brésil — Ministère de la Santé, ANVISA, CONITEC, Société brésilienne de cardiologie (SBC).
6. Espagne — AEMPS, guiasalud.es, SEOM.

D'autres sources locales couvrent les marchés d'Amérique latine, du Moyen-Orient et d'Afrique du Nord, d'Afrique subsaharienne et d'Asie du Sud-Est. La liste complète des sources locales est gérée en interne et enrichie à mesure que de nouveaux marchés sont pris en charge.

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2. Ce que nous n'indexons pas

Nous faisons preuve de transparence quant à nos limites.

2.1 Contenu sous licence

Un certain nombre de guides médicaux et de bases de données de référence importants sont protégés par des droits d'auteur ou des conditions de licence qui en limitent l'utilisation commerciale. Nous respectons ces restrictions. En l'absence d'accords de licence, le contenu n'est pas intégré, quelle que soit sa valeur clinique.

Nous recherchons activement des partenariats afin d'étendre notre couverture là où les licences le permettent.

2.2 Contenu ne répondant pas aux normes de qualité

Le système n'indexe pas :

1. Contenus non soumis à un examen par les pairs, tels que les articles de blog, les commentaires sur les réseaux sociaux ou les tribunes libres ne faisant pas l'objet d'une évaluation des preuves.
2. Prépublications n'ayant pas fait l'objet d'une évaluation par les pairs.
3. Supports marketing, quelle que soit leur provenance.
4. Les protocoles hospitaliers internes qui n'ont pas été explicitement partagés et validés via notre fonctionnalité de directives au niveau de l'espace de travail.

Chaque source intégrée au système doit faire l'objet d'un processus de qualification qui vérifie sa légitimité, son niveau d'autorité, le type de document et la date de publication avant que l'extraction ne commence.

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3. Comment nous établissons la hiérarchie des preuves

Toutes les données probantes n'ont pas le même poids. Une méta-analyse de plusieurs essais contrôlés randomisés a plus de poids qu'un simple rapport de cas. Pour un médecin exerçant dans un pays donné, une recommandation spécifique à ce pays prime sur une recommandation internationale. Evidence AI intègre ces distinctions de manière structurelle.

3.1 Niveaux de preuve

Chaque élément de connaissance est classé dans l'un des cinq niveaux de fiabilité suivants :

Niveau | Type | Exemples

‍T1 | Recommandations cliniques — adaptées à la région ou internationales | Recommandations des autorités nationales, recommandations de l'OMS

‍T2 | Revues systématiques et méta-analyses | Revues Cochrane, synthèses de données probantes de haute qualité

‍T3 | Essais cliniques de phase I | Essais contrôlés randomisés

‍T4 | Données d'observation | Études de cohorte, études cas-témoins

T5 | Consensus et niveau de preuve inférieur | Avis d'experts, séries de cas, déclarations de consensus

3.2 Cadre GRADE

Le cas échéant, les éléments de preuve sont caractérisés plus en détail à l'aide du cadre GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations), qui rend compte du degré de certitude des preuves, de la force de la recommandation et de différents aspects qualitatifs tels que le risque de biais, l'incohérence, le caractère indirect et l'imprécision.

3.3 Règles de résolution

Lorsqu'une requête renvoie des résultats provenant de plusieurs sources, le système applique des règles de résolution structurées :

1. Le local prime sur le global: pour un médecin de ce pays, une directive locale a préséance sur une directive globale.
2. Les recommandations les plus récentes priment sur les plus anciennes: lorsque les sources ont le même niveau de preuve, on privilégie les recommandations les plus récentes.
3. Niveau de preuve supérieur par rapport au niveau inférieur — par catégorie et niveau de preuve.
4. Les divergences sont préservées: lorsqu'il est impossible de résoudre un conflit entre des sources fiables, les deux points de vue sont présentés avec leurs références complètes. Le système est conçu pour mettre en évidence les divergences plutôt que de les gommer en silence.

3.4 Évaluation de la confiance

Chaque entité de connaissance est associée à un score de confiance composite calculé à partir de deux composantes :

1. Qualité — niveau de preuve, classification GRADE, exhaustivité de la gouvernance et existence éventuelle de conflits d'intérêts.
2. Actualité — âge de la source par rapport à la fréquence de révision, à la date de la dernière révision, à l'état du cycle de vie et à la publication éventuelle d'une mise à jour par l'organisme d'origine.

Ce score détermine le comportement de récupération :

• Confiance élevée — mentionné avec certitude. Formulation : « Les données disponibles indiquent que… »
• Confiance modérée — accompagnée de réserves explicites. Formulation : « Les données disponibles suggèrent que… »
• Faible niveau de confiance — n'est invoqué que lorsqu'aucune preuve plus solide n'est disponible. Formulation : « Des données limitées indiquent que… »
• Confiance insuffisante — non pris en compte dans les résultats cliniques et mis en attente pour révision.

Lorsque les données sont insuffisantes ou inexistantes, le système est conçu pour l'indiquer clairement et proposer des précisions structurées pour la requête, plutôt que de générer une réponse hypothétique.

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4. Comment nous assurons la mise à jour

Les données médicales ont une durée de validité limitée. Les recommandations sont mises à jour, de nouvelles alertes de sécurité sont publiées et les traitements autrefois considérés comme la norme sont remplacés. Une base de connaissances statique perd de sa pertinence sans que l'on s'en aperçoive. Evidence AI remédie à cela grâce à cinq mécanismes interdépendants.

4.1 Fréquence des révisions

À chaque élément de connaissance est attribuée une fréquence de révision en fonction du risque clinique et de la volatilité attendue :

Catégorie | Fréquence | Portée

A | 3 à 6 mois | Données à haut risque et en constante évolution — recommandations thérapeutiques, alertes de sécurité concernant les médicaments

B | 6 à 12 mois | Principales recommandations cliniques et affections courantes

C | 12 à 24 mois | Connaissances de base solides

D | À la demande | Contenu de faible priorité ou d'archives

4.2 Révisions déclenchées par un événement

La cadence planifiée est complétée par des déclencheurs de révision liés à des événements :

1. Une organisation de référence publie une nouvelle version de ses lignes directrices.
2. Une autorité de réglementation des médicaments publie une mise à jour sur la sécurité.
3. Des données de haut niveau contradictoires apparaissent.
4. Le système détecte une contradiction entre des objets de connaissance existants.
5. Une rétractation ou un erratum publié est identifié, ce qui déclenche immédiatement une série de réactions en chaîne.

4.3 Perte de fraîcheur

La composante « actualité » du score de confiance de chaque élément s'amenuise avec le temps, selon un rythme adapté à la fréquence de révision de celui-ci. Les données évoluant rapidement (classe A) s'amenuisent plus vite que les connaissances stables (classes C/D). Si le niveau de confiance d'un élément passe en dessous d'un seuil de sécurité, le système est conçu pour le signaler automatiquement en vue d'une révision et pour en restreindre l'utilisation dans les résultats cliniques.

4.4 Étapes du cycle de vie

Chaque entité de connaissance se trouve dans l'un des quatre états suivants :

1. Actif — en cours, valide, pouvant être récupéré.
2. Attention — utilisable, mais signalé en raison de son ancienneté, d'un conflit partiel ou d'une révision en cours.
3. Obsolète — remplacé par des données plus solides ou plus récentes, ou source retirée.
4. Retiré du service — mis hors service, conservé à des fins d'audit.

4.5 Examen clinique et détection des contradictions

Les éléments de preuve sont traités par des évaluateurs cliniques qualifiés. Les éléments à haut risque font l'objet d'une double évaluation. Les divergences entre les évaluateurs sont portées à un niveau supérieur et doivent être résolues avant qu'un élément ne soit approuvé pour utilisation. Les événements liés à l'évaluation sont consignés à des fins d'audit.

Le système surveille également les conflits entre les objets de connaissance. Lorsqu'une nouvelle recommandation contredit une recommandation existante, cette contradiction est signalée et transmise pour examen. Au niveau de l'interface destinée aux médecins, les conflits non résolus sont présentés avec les deux points de vue et les références correspondantes ; le système est conçu pour laisser au clinicien le soin de trancher.

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Réservé à un usage professionnel. ElfieCare Evidence AI synthétise la littérature médicale à partir de paramètres cliniques. Il ne fournit ni diagnostics médicaux ni prescriptions thérapeutiques. Le jugement clinique final revient au professionnel de santé.

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