Les algorithmes d’aide à la prescription médicamenteuse : les nouveaux compagnons des médecins

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Le recours à l’intelligence artificielle et aux algorithmes trouve aussi des applications en médecine. Les nouvelles technologies aident la prise de décision en se basant sur les données de la littérature.

Les algorithmes d’aide à la prescription médicamenteuse : les nouveaux compagnons des médecins

L’infobésité est aussi une maladie qui touche le monde de la santé et particulièrement celui de la médecine. Cette pathologie peut même provoquer une sensation de stress au moment de signer une prescription tellement l’information est devenue abondante. Tous les jours ou presque, les données de la science évoluent. De nouvelles recommandations sont publiées notamment en cette période de crise sanitaire. 

Difficile alors pour le praticien de terrain d’être au fait en permanence des dernières avancées. Une revue de la bibliographie reste un exercice important pour maintenir son niveau de connaissance dans sa spécialité. Mais ce temps, assimilé à de la formation continue, vient bien souvent en plus des journées de travail déjà chargées. Les alertes par mail disponibles sur différents supports en ligne assurent également une veille des dernières publications mise en ligne sur une thématique. Mais là aussi, ce type d’aide a du mal à émerger dans le flux d’informations reçues chaque jour.

La technologie reposant sur les algorithmes peut alors apporter une valeur ajoutée aux professionnels de santé. Leur puissance d’analyse sur des quantités importantes de données permet de faciliter le travail de sélection des sources. 
Depuis la mise à disposition des datas publiques sur les médicaments, un engouement de nombreux entrepreneurs de la med tech s’est alors amorcé. De nouveaux concepts et de nouveaux outils sont alors apparus. Ces nouvelles applications permettent aujourd’hui de faire ressortir l’information pertinente en réponse à une demande. Cela prend alors tout son sens dans de nombreuses situations au cabinet ou au lit du malade. 

Je suis sûr qu’il vous est déjà arrivé d’avoir une interrogation sur un élément lié à l’utilisation d’une molécule. Bien évidemment, n’importe quelle base de médicaments permet de lever le doute. Mais cette recherche nécessite un peu de temps pour arriver à la solution. Les nouvelles applications se sont positionnées sur ce délai de latence en fournissant une réponse rapide à partir d’une requête unique.
Avec les applications d’aide à la prescription, le principe est exactement le même. Un questionnement aboutit à des propositions de réponses issues des données explorées. Et afin de faciliter encore plus le confort de lecture, l’ergonomie et l’expérience utilisateur (souvent désignée sous le terme UX) préoccupent les développeurs. 

Côté solution, deux acteurs majeurs pour moi se sont positionnés sur cette technologie. 

  • Tout d’abord, l’application Posos, que je qualifie de spécialiste, concentre tout son développement sur l’aide à la prescription et à la dispensation des médicaments. Depuis quelques années, la start-up oriente son développement vers l’optimisation de la donnée disponible afin d’apporter la meilleure réponse aux professionnels de santé.
  • En face de Posos, l’outil Synapse, qui est plus généraliste, exploite également cette technologie. L’aide à la prescription constitue une brique de l’application parmi les différentes solutions proposées.

Ces nouveaux acteurs ont bien compris une chose : les utilisateurs médicaux ont besoin d’un outil performant et facile d’utilisation. Et c’est sur ces demandes que Posos et Synapse travaillent aujourd’hui. L’information doit être trouvée rapidement, de manière sûre en un minimum de temps. 

Attention aux applications disponibles au téléchargement ! 

Tous ces arguments sont donc en faveur de l’apport des nouvelles technologies dans l’aide à la prescription médicamenteuse. Je pense que ces outils doivent donc devenir les compagnons des professionnels de santé afin de faciliter l’exercice au quotidien. Mais comme lors de l’analyse d’une publication, certains points doivent être vérifiés avant d'utiliser une application afin de s’assurer de la qualité de l’information. 
Pour moi, trois éléments sont primordiaux :

  • Les sources bibliographiques constituent en premier lieu le cœur du réacteur de cette technologie. Vous vous en doutez, une indexation à des bases comme Pubmed justifie une qualité de la donnée exploitée.
  • D’autre part, l’information est également “aspirée” auprès des publications des sociétés savantes. Certaines sont reconnues et indiscutables, d’autres peuvent prêter à débat. Là aussi, c’est à vous de vérifier l’origine des recommandations moulinées dans l’application.
  • Et enfin, le dernier point pertinent auquel s’intéresser est l’indépendance financière de la start-up. C’est toute la question autour des levées de fonds ou d’éventuels financements par des acteurs de la santé, qui pourraient trouver intéressant d‘exploiter aussi cette technologie. Le recours à des outils payants peut permettre alors de s’assurer d’une certaine indépendance. 

Il est possible de tester de nombreuses solutions, disponibles sur les différents App Store, afin de vous faire votre opinion sur ces technologies. Le top serait bien évidemment qu’à l’avenir nos outils professionnels du quotidien intègrent ces nouvelles technologies. La balle est donc aussi dans le camp des éditeurs de logiciels métiers...

 

 

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