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Une technologie israélienne signale les interactions médicamenteuses grâce à l’IA

La caisse de santé Leumit veut éviter des problèmes non détectés liés au schéma thérapeutique, qui conduisent de nombreux patients âgés à l’hôpital

Illustration : Femme âgée hospitalisée (Crédit : LightFieldStudios via iStock by Getty Images)
Illustration : Femme âgée hospitalisée (Crédit : LightFieldStudios via iStock by Getty Images)

Une technologie développée et déployée en Israël permet d’alerter les médecins en cas de schémas thérapeutiques divergents susceptibles de conduire leurs patients à l’hôpital.

Nombre de patients âgés se retrouvent à l’hôpital en raison d’interactions médicamenteuses ou lorsque les traitements ne sont pas adaptés aux dernières analyses en date.

Ce phénomène est appelé, dans le jargon médical, la « polypharmacie sous-optimale ».

Leumit Healthcare Services, l’un des quatre caisses de soins d’Israël, a déployé un système d’intelligence artificielle développé par FeelBetter, à Tel Aviv, pour limiter les cas de polypharmacie sous-optimale dommageables aux patients.

Mis en place en janvier, il ne dispose pas encore de statistiques détaillées sur son efficacité, mais une étude a posteriori laisse penser qu’il sera d’une grande utilité.

L’étude révèle que le système a signalé près de sept patients âgés sur dix susceptibles de nécessiter une hospitalisation dans les trois à neuf mois.

L’étude, qui n’a pas été révisée par des pairs, a passé en revue le dossier médical sur 20 ans de quelque 153 000 patients israéliens âgés de plus de 65 ans, souffrant de plus d’une maladie chronique et prenant plus de deux médicaments sur prescription.

L’intelligence artificielle a généré, sur la seule base des données disponibles dans les dossiers, des listes de patients à risque d’hospitalisation en raison d’une polypharmacie sous-optimale. Les chercheurs ont ensuite croisé ces listes avec des données concernant les patients effectivement hospitalisés pour polypharmacie sous-optimale, et ont constaté que l’outil d’IA avait identifié la majorité des cas.

Illustration : Un médecin vérifie la compatibilité des différents médicaments d’un patient (Crédit : KatarzynaBialasiewicz via iStock by Getty Images)

« De nombreuses hospitalisations résultent d’une polypharmacie sous-optimale, et notre technologie donne aux médecins les outils nécessaires pour identifier 70 % à 80 % des personnes de plus de 65 ans à risque d’hospitalisation et adapter les soins en conséquence », a déclaré Yoram Hordan, directeur de la technologie et cofondateur de FeelBetter, au Times of Israel.

Yoram Hordan, cofondateur et chef de la technologie de FeelBetter (Crédit : Autorisation de FeelBetter)

« On parle de polypharmacie sous-optimale lorsque le protocole médicamenteux choisi pour traiter les maladies chroniques d’un patient n’est pas le plus adapté. Pour y remédier, nous examinons toutes les données liées à l’état de santé du patient – résultats de laboratoire, médicaments et traitements -, et nous pouvons ainsi identifier les problèmes susceptibles de conduire à l’hospitalisation. Le cœur de l’outil est la surveillance constante des dossiers médicaux », a-t-il ajouté.

Leumit est le premier client de FeelBetter à avoir intégré l’outil d’intelligence artificielle à son système de gestion de dossiers médicaux, en janvier dernier.

L’outil d’IA fait maintenant l’objet d’un essai au Brigham and Women’s Hospital de Boston.

Hordan a déclaré que les médecins de Leumit avaient déjà reçu de nombreuses alertes de la part de l’outil, les incitant à examiner le traitement administré à certains patients.

« Nous avons déjà fourni des informations aux cliniciens afin d’adapter le schéma thérapeutique de centaines de patients », a-t-il précisé.

Avivit Golan, médecin et haut responsable au sein de Leumit, a déclaré que la technologie permettait d’optimiser la fourniture de médicaments à chaque patient et garantir que le traitement choisi réponde au mieux à leurs besoins.

« Il permet aux pharmaciens cliniciens de jouer un rôle de tout premier plan dans l’évaluation de l’état de santé général, et déterminer si les médicaments prescrits répondent de manière optimale aux objectifs de soins comme aux besoins des patients », a-t-elle commenté.

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