22 août 2023
L’intelligence artificielle (IA) est utilisée depuis un certain temps dans le milieu pharmaceutique, mais elle a beaucoup évolué ces dernières années. À tel point que les pharmacies peuvent mieux prédire l’efficacité des médicaments, identifier les effets secondaires potentiels, accélérer le délai de mise sur le marché des médicaments émergents et même concevoir de nouveaux médicaments. L’IA a le potentiel d’améliorer les résultats pour les patients et de former des pharmaciens plus informés.
Augmentation de l’efficacité dans les opérations pharmaceutiques, détection de fraude
L’IA peut être un outil puissant pour gagner du temps, réduire le stress et éviter l’épuisement des pharmaciens. Nous avons déjà observé une montée en puissance des kiosques de distribution assistée par robotique et de pharmacies pour la dispensation sans contact, mais la technologie devient de plus en plus avancée pour prédire la circulation piétonnière en magasin, les heures de pointe et si les patients iront chercher leurs ordonnances à temps. L’expansion de la distribution alimentée par des robots prend de l’ampleur en aidant à alléger les tâches de base d’inventaire et d’embouteillage, à synchroniser plus étroitement l’inventaire avec les ramassages, à minimiser le gaspillage d’inventaire ainsi que les tâches monotones de réapprovisionnement des médicaments non réclamés, qui contribuent à l’épuisement.
Compte tenu du potentiel que les outils d’intelligence artificielle apportent à cette branche pharmaceutique, nous sommes susceptibles de voir davantage de partenariats entre des entreprises de logiciels ayant une forte compétence en IA et des organisations du secteur de la santé spécialisées en administration clinique, documentation des essais cliniques et documentation hospitalière.
L’IA est aussi extrêmement bénéfique pour ses capacités de détection de fraude. L’IA peut analyser les données de ventes et de prescriptions pour suivre les cas de fraude. Si une pharmacie commande auprès d’un fournisseur, l’IA peut suivre et identifier les activités potentiellement frauduleuses en examinant les données de ventes et d’achats — et déterminer si elles sont liées à un pharmacien ou à une pharmacie.
Améliorations de l’IA pour la sécurité des patients, résultats
L’intelligence artificielle est utile pour identifier les tendances clés des patients et l’adapter à leurs besoins spécifiques. Il peut fournir des recommandations personnalisées pour des médicaments qui pourraient être nécessaires pour compléter leurs prescriptions actuelles — comme les cas où les effets secondaires d’un médicament doivent être compensés, par exemple. De vastes bases de données peuvent être analysées pour identifier les signaux de sécurité et les réactions indésirables aux médicaments qui n’ont peut-être pas été détectés lors des essais cliniques. Des algorithmes sophistiqués peuvent examiner les patients selon les protocoles de l’étude et identifier les candidats admissibles aux essais cliniques — offrant des choix de médicaments plus rapides, plus éclairés et plus sécuritaires.
L’IA peut aussi aider à identifier rapidement quels patients auront besoin d’une consultation avant la dispensation. Des logiciels comme le Drug Utilization Review (DUR) signalent si un médicament prescrit pourrait être dangereux pour les patients lorsqu’il est combiné à l’un de leurs médicaments existants. Cela permet aux pharmacies de rester informées des risques potentiels liés à certains médicaments, leur permettant ainsi d’offrir un accompagnement et une surveillance éclairés aux patients. Cette technologie améliore la sécurité globale des patients et les résultats.
Les chatbots alimentés par l’IA ont également accru l’accès à l’information pour les patients concernant leurs médicaments. Les chatbots servent d’outil essentiel pour que les patients reçoivent rapidement des réponses aux questions courantes sur leurs médicaments, sans avoir à prendre rendez-vous pour une consultation en personne. La collaboration robotique permet aussi aux pharmaciens de pratiquer les services cliniques — tels que l’immunisation, le counseling et la gestion des médicaments — qui sont essentiels à la santé des patients.
Impacts sur la recherche et le développement
Du côté de la recherche et du développement (R&D), le développement précoce de médicaments a déjà été influencé par l’IA. Une des raisons fondamentales du coût élevé des médicaments est la quantité étendue de recherches et de temps nécessaires au développement. L’IA peut analyser en temps réel des données issues d’études précliniques et cliniques — afin d’identifier des tendances qui favorisent leur développement futur. Les chercheurs l’utilisent comme un outil pour déchiffrer quelles entités moléculaires devraient être envisagées pour les essais cliniques de phase précoce en examinant des milliers de molécules pour voir comment elles interagissent avec les protéines cibles. Cela accélère considérablement le processus d’évaluation dans les essais cliniques de phase précoce.
Grâce à des algorithmes d’IA, les chercheurs peuvent analyser les données génomiques, les mécanismes de la maladie et les structures des protéines afin de localiser et valider de nouvelles cibles médicamenteuses et déterminer quelles zones du corps un médicament spécifique peut aider. Cela aide non seulement à la découverte, mais peut aussi contribuer à concevoir des essais cliniques plus sécuritaires, puisque les données préexistantes influencent le processus de développement.
En fin de compte, l’IA peut accélérer et rationaliser la R&D, ce qui mène à de meilleurs résultats pour les patients et à une réduction des coûts des médicaments. De plus, le traitement du langage naturel (PLN) peut aider à traiter les données non structurées dans les essais cliniques, afin de rendre l’information plus digeste à analyser.
Il est bien sûr important de considérer le biais potentiel qui entoure l’IA en R&D. L’intelligence artificielle ne connaît que les données fournies lors d’essais précédents. Certaines informations peuvent ne pas s’appliquer à tous les patients, selon les groupes de population dont elles sont collectées. Mais à mesure que l’IA continue d’évoluer et de recueillir davantage de données issues des essais cliniques, elle ne fera que devenir un outil plus puissant pour la R&D. Nous continuerons de suivre les tendances émergentes en matière d’intelligence artificielle et de surveiller de près leur impact sur l’industrie pharmaceutique.
