Processus de conception et de validation d'un outil d'intelligence artificielle pour la conciliation médicamenteuse dans les essais cliniques - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
Master Thesis Year : 2021

Development and validation process of an artificial intelligence tool for medication reconciliation in clinical trials

Processus de conception et de validation d'un outil d'intelligence artificielle pour la conciliation médicamenteuse dans les essais cliniques

Abstract

In order to secure the therapeutic pathway of patients in clinical trials and to ensure the quality of the data collected, the hospital pharmacist performs a medication reconciliation (MR) for each new patient included in a clinical trial protocol that issues list of Prohibited Drugs or drugs to be Monitored (PDM), with a risk of interaction with the experimental drug. The realization of the medication review and the pharmaceutical analysis with the search for PDM must be carried out rapidly before the inclusion of patients and according to the information issued by the sponsors. Other issues concerning inter-pharmacist reproducibility and the multitude of sources used for pharmaceutical analysis have raised the need to create a digital tool capable of aggregating these multiple sources and harmonizing practices. Through a collaboration between pharmacists from a Cancer Center and pharmacists from a startup specialized in the field of artificial intelligence (AI) applied to health, the development and validation processes of an AI tool for MR in clinical trials were set up. The pharmacist responsible for the devlopment process wrote specifications for building data algorithms that would allow pharmacists to construct drug groups incorporating the PDM of each clinical trial, automatically detected during pharmaceutical analysis. It was also specified the creation of a quick search module for pharmaceutical advice requests, the constitution of a dashboard with different monitoring indicators (e.g.: number of conciliations, number of PDM) and other functionalities. In view of this project to generalize MR to clinical trials, two research protocols were developed to validate the automated PDM detection method and to evaluate the tool's performance in real life in several centers.
Afin de sécuriser le parcours thérapeutique des patients en essais cliniques et d’assurer la qualité des données recueillies, le pharmacien hospitalier réalise une conciliation médicamenteuse (CM) pour chaque nouveau patient inclus dans un protocole d’essai clinique émettant des listes de médicaments interdits ou à surveiller (MIS), à risque d’interaction avec le médicament expérimental. La réalisation du bilan médicamenteux et l’analyse pharmaceutique avec recherche de MIS doivent être réalisées rapidement avant l’inclusion des patients et selon les informations émises par les promoteurs. D’autres problématiques concernant la reproductibilité inter-pharmaciens et la multitude des sources utilisées pour l’analyse pharmaceutique ont soulevé le besoin de créer un outil numérique capable d’agréger ces multiples sources et d’harmoniser les pratiques. A travers une collaboration entre les pharmaciens d’un Centre de Lutte Contre le Cancer et les pharmaciens d’une startup spécialisée dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) appliquée à la santé, les processus de conception et de validation d’un outil d’IA pour la CM dans les essais cliniques ont été mis en place. Le pharmacien responsable du processus de conception a rédigé des spécifications pour la construction d’algorithmes de données permettant aux pharmaciens de construire des groupes de médicaments intégrant les MIS de chaque essai clinique, automatiquement détectés lors de l’analyse pharmaceutique. Il a également été spécifié la création d’un module de recherche rapide pour les demandes d’avis pharmaceutiques, la constitution d’un tableau de bord avec différents indicateurs de suivi (ex. : nombre de conciliations, nombre de MIS) et d’autres fonctionnalités. Devant ce projet de généralisation de la CM aux essais cliniques, deux protocoles de recherche ont été élaborés pour valider la méthode de détection automatisée des MIS et pour évaluer les performances de l’outil en vie réelle auprès de plusieurs centres.
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Dates and versions

dumas-03545351 , version 1 (27-01-2022)

Identifiers

  • HAL Id : dumas-03545351 , version 1

Cite

Domitille, Céline, Marie Oddon. Processus de conception et de validation d'un outil d'intelligence artificielle pour la conciliation médicamenteuse dans les essais cliniques. Sciences du Vivant [q-bio]. 2021. ⟨dumas-03545351⟩
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