Objectif : Identifier les prescriptions avec un risque élevé d’erreurs (dosage, interactions médicamenteuses, terrain clinique, etc.) nécessitant un contrôle par un pharmacien, optimiser le temps d’analyse pharmaceutique des prescriptions
Utilisateurs cibles : Pharmaciens du groupe hospitalier
Origine du projet
- Optimiser l’analyse des prescriptions :
- Facilitation de la recherche de données patients
- Traitement de cas récurrents facilement correctibles
Nature de la solution
- Réseau de neurones à plusieurs couches associé à un moteur de règles
- Analyse sémantique des données du DPI et du tableau de suivi des interventions des pharmaciens
- Base d’apprentissage de données structurées collectées sur 18 mois :
- 11 000 patients
- 133 000 prescriptions analysées par les pharmaciens
Modèle de diffusion
Recherche d’un partenaire industriel en mesure de reprendre le développement et l’industrialisation de l’outil
Modalité d’évaluationet de validation
- Sensibilité de l’algorithme estimée à 75%
- Performance en termes de détection de vrais positifs à 74%
Perspectives
- Recherche d’un partenaire pour l’accompagnement au marquage CE et la pérennisation de la solution
- Intégration de l’analyse de la gravité des erreurs de prescription
Contacts
Dr Anne Buronfosse
Médecin de santé publique, directrice de l’information médicale
Dr Jennifer Corny
Pharmacien hospitalier, spécialisée en pharmacie clinique