L'intelligence artificielle (IA) est utilisée depuis un certain temps déjà en pharmacie, mais elle a considérablement évolué ces dernières années. À tel point que les pharmacies peuvent mieux prédire l'efficacité des médicaments, identifier les effets secondaires potentiels, accélérer la 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 créer des pharmaciens mieux informés.
Amélioration de l'efficacité des opérations pharmaceutiques, détection des fraudes
L'IA peut être un outil puissant pour gagner du temps, réduire le stress et éviter l'épuisement des pharmaciens. Nous avons déjà assisté à une montée en puissance de l'exécution assistée par robot et des kiosques de pharmacie pour la délivrance sans contact, mais la technologie devient de plus en plus avancée pour prédire l'affluence en magasin, les heures de pointe et la question de savoir si les patients viendront chercher leurs ordonnances à l'heure. L'expansion de l'exécution robotisée prend de l'ampleur car elle permet d'alléger les tâches de base liées à l'inventaire et à l'embouteillage, de synchroniser plus étroitement l'inventaire avec les cueillettes, de minimiser le gaspillage de l'inventaire et les tâches banales de réapprovisionnement des médicaments non réclamés, qui contribuent à l'épuisement professionnel.
Compte tenu de la promesse que les outils d'intelligence artificielle apportent à cette branche de l'industrie pharmaceutique, il est probable que nous verrons davantage de partenariats entre des sociétés de logiciels ayant de fortes compétences en IA et des organisations du secteur de la santé spécialisées dans l'administration clinique, la documentation des essais cliniques et la documentation hospitalière.
L'IA est également extrêmement utile pour ses capacités de détection des fraudes. L'IA peut analyser les données relatives aux ventes et aux ordonnances pour repérer les cas de fraude. Si une pharmacie passe des commandes auprès d'un fournisseur, l'IA peut suivre et identifier les activités potentiellement frauduleuses en examinant les données relatives aux ventes et aux achats - et déterminer si elles sont liées à un pharmacien ou à une pharmacie.
Améliorations de l'IA pour la sécurité des patients et les résultats
L'intelligence artificielle est utile pour identifier les tendances clés pour les patients et les adapter à leurs besoins spécifiques. Elle peut fournir des recommandations personnalisées sur les médicaments qui pourraient être nécessaires pour compléter leurs prescriptions actuelles, par exemple lorsqu'il s'agit de contrer les effets secondaires d'un médicament. De vastes bases de données peuvent être analysées pour identifier les signaux de sécurité et les effets indésirables des médicaments qui n'auraient pas été détectés lors des essais cliniques. Des algorithmes sophistiqués peuvent examiner les patients en fonction des protocoles d'étude et identifier les candidats éligibles pour les essais cliniques, ce qui permet de faire des choix de médicaments plus rapides, plus éclairés et plus sûrs.
L'IA peut également aider à identifier rapidement les patients qui auront besoin d'une consultation avant la délivrance du médicament. Des logiciels tels que Drug Utilization Review (DUR) permettent de savoir si un médicament prescrit peut être dangereux pour les patients lorsqu'il est associé à l'un de leurs médicaments existants. Il permet aux pharmacies de se tenir informées des risques potentiels liés à des médicaments spécifiques, ce qui leur permet de conseiller et de surveiller les patients en toute connaissance de cause. Cette technologie améliore la sécurité générale des patients et les résultats.
Les chatbots alimentés par l'IA ont également amélioré l'accès des patients aux informations concernant leurs médicaments. Les chatbots constituent un outil essentiel permettant aux patients d'obtenir rapidement des réponses aux questions les plus courantes sur leurs médicaments, sans avoir à prendre rendez-vous pour une consultation en personne. La collaboration robotique permet également aux pharmaciens de se consacrer aux services cliniques - tels que la vaccination, le conseil et la gestion des médicaments - qui font partie intégrante de la santé des patients.
Impacts sur la recherche et le développement
En ce qui concerne la recherche et le développement (R&D), l'IA a déjà influencé les premiers stades de la mise au point des médicaments. L'une des raisons fondamentales du coût élevé des médicaments est le temps et les recherches considérables nécessaires à leur mise au point. L'IA peut analyser les données des études précliniques et cliniques - en temps réel - afin d'identifier les tendances et de faciliter le développement futur. Les chercheurs l'utilisent comme outil pour déterminer quelles entités moléculaires devraient être prises en considération pour les essais cliniques de première phase, en examinant des milliers de molécules pour voir comment elles interagissent avec les protéines cibles. Cela permet d'accélérer considérablement le processus d'évaluation des essais cliniques de première phase.
Grâce aux algorithmes d'IA, les chercheurs peuvent analyser les données génomiques, les mécanismes des maladies et les structures des protéines afin d'identifier et de valider de nouvelles cibles médicamenteuses et de déterminer les zones du corps qu'un médicament spécifique peut aider. Cela facilite non seulement la découverte, mais aussi la conception d'essais cliniques plus sûrs, car les données préexistantes éclairent le processus de développement.
En fin de compte, l'IA peut accélérer et rationaliser la R&D, ce qui permet d'améliorer les résultats pour les patients et de réduire les coûts des médicaments. En outre, le traitement du langage naturel (NLP) 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 prendre en compte les biais potentiels qui entourent l'IA dans le domaine de la recherche et du développement. L'intelligence artificielle ne connaît que les données qui lui ont été fournies lors d'essais antérieurs. Certaines informations peuvent ne pas s'appliquer à tous les patients, en fonction des ensembles de population à partir desquels elles ont été recueillies. Mais à mesure que l'intelligence artificielle continue d'évoluer et de recueillir davantage de données issues d'essais cliniques, elle ne pourra que devenir un outil plus puissant pour la recherche et le développement. Nous continuerons à surveiller les tendances émergentes en matière d'intelligence artificielle et à suivre de près leur impact sur l'industrie pharmaceutique.
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