Quelle place pour l'intelligence artificielle dans l'officine ?

Dans le domaine de la pharmacie , l'intelligence artificielle (IA) se présente comme une révolution en gestation, promettant d'améliorer significativement la prise en charge des patients et la gestion des médicaments. Une étude récente menée par des chercheurs du laboratoire Translationnelle et Innovation en Médecine et Complexité (TIMC - CNRS/Université Grenoble Alpes), publiée dans l'International Journal of Medical Informatics, jette un éclairage sur l'évolution et le potentiel de ces technologies.
Face aux défis posés par une population vieillissante et les complexités thérapeutiques croissantes, notamment dues à la médecine personnalisée, les pharmaciens trouvent dans l'IA un allié précieux. Ces technologies permettent d'identifier les médicaments appropriés, d'évaluer les risques d'interactions et d'effets secondaires indésirables, simplifiant ainsi les casse-têtes quotidiens des professionnels de santé.
L'étude révèle que bien que la pharmacie soit l'une des disciplines de santé les plus numérisées, seules 19 publications scientifiques entre 2000 et 2021 ont abordé l'application d'outils d'IA spécifiquement dans ce secteur. Cependant, une tendance à la hausse est notable, avec 63 % de ces travaux publiés en 2020 et 2021. Les chercheurs mettent en avant deux technologies émergentes : le traitement automatique du langage naturel et les méthodes d’IA à base d’apprentissage profond.
L'assistance à la décision dans la prescription médicale représente l'application principale de l'IA en pharmacie clinique, visant à garantir le meilleur choix thérapeutique pour chaque patient. D'autres applications incluent la préparation anticipée des prescriptions, la prévention des erreurs de préparation, et le soutien à l'adhésion thérapeutique des patients. Des outils sont également développés pour améliorer l'éducation thérapeutique et les conseils dispensés aux patients.
Les perspectives d'avenir pour l'IA en pharmacie clinique sont prometteuses, avec une nécessité de structurer les algorithmes autour de données fiables issues des dossiers médicaux électroniques. Pierrick Bedouch, professeur en pharmacie clinique et chercheur au TIMC, souligne l'importance de rendre les bases de données de santé plus exhaustifs pour maximiser l'efficacité de ces outils en France.
Les développements futurs pourraient inclure l'évaluation de nouveaux modèles d'IA, comme les large language models en traitement automatique des langues, et l'exploration de leur application dans la gestion des médicaments lors de ruptures d'approvisionnement. Bien que les recherches actuelles se concentrent principalement sur le secteur hospitalier, l'IA a un potentiel considérable pour améliorer la gestion des patients atteints de maladies chroniques en ambulatoire et dans la médecine de ville.

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