Améliorer l’observance des patients grâce à l’IA
Contexte
Le secteur des sciences de la vie est à la pointe de l’innovation, particulièrement dans l’industrie de la santé où les applications d’IA sont mises en œuvre pour révolutionner
les soins aux patients. Malgré les progrès, l’industrie pharmaceutique n’a jamais réellement abordé l’amélioration de l’observance des patients sans solutions concrètes.
En partenariat avec Novellas Healthcare depuis 2023, CROPLAND a relevé le défi d’améliorer l’observance des patients à l’aide de l’IA.
Objectifs
Avec le soutien du VLAIO, une étude de faisabilité a été lancée, se concentrant sur 2 questions principales :
1. L’observance thérapeutique peut-elle être mesurée avec précision ?
2. Est-il possible de prédire l’observance thérapeutique d’un patient ?
Processus
CROPLAND a analysé les ensembles de données de Novellas Healthcare, en se concentrant sur les programmes d’observance et sur des facteurs tels que l’âge, la localisation, la maladie et les taux d’abandon, tandis que Novellas Healthcare a développé des formulaires dynamiques pour collecter de manière sécurisée des données patients structurées.
Ajoutez à l’équation des données sensibles et une description initiale vague de l’observance thérapeutique, et il est clair que l’analyse n’a pas été une mince affaire.
Grâce à un pipeline de données sur mesure, les data engineers de CROPLAND ont pu transformer des enquêtes patients non structurées en données exploitables. Ces données ont ensuite servi à tester la corrélation entre divers facteurs et l’observance thérapeutique. L’interprétation de ces données a été soutenue par des experts de Novellas Healthcare, continuellement impliqués dans le projet. Cette approche itérative a créé une synergie entre les deux partenaires, conduisant à de meilleurs résultats que ce que l’un ou l’autre aurait pu obtenir séparément.
Résultats
Visites en face à face (F2F) : elles améliorent considérablement l’observance par rapport aux interactions exclusivement numériques.
La fréquence optimale des visites est cruciale, car un nombre trop élevé de visites a un impact tout aussi négatif sur l’observance thérapeutique qu’un nombre trop faible.
Autres facteurs : l’âge, la localisation et le sexe ont montré un impact moins significatif sur l’observance.
Nous avons réussi à quantifier et à mesurer l’observance thérapeutique, permettant ainsi des actions personnalisées pour maximiser l’adhésion au traitement. En combinant l’IA et l’expertise en santé, Cropland et Novellas Healthcare ouvrent la voie à des solutions innovantes.
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