Améliorer l’observance des patients grâce à l’IA
Introduction
Le secteur des sciences de la vie est à la pointe de l’innovation, en particulier dans l’industrie des soins de santé, où les applications de l’IA sont mises en œuvre pour révolutionner
la prise en charge des patients. Malgré les avancées, l’industrie pharmaceutique n’a jamais réellement abordé l’amélioration de l’observance des patients avec des solutions concrètes.
Partenaire de Novellas Healthcare depuis 2023, CROPLAND a relevé le défi d’améliorer l’observance des patients grâce à l’IA.
Nos objectifs
Avec le soutien de la VLAIO, une étude de faisabilité a été lancée, axée sur deux questions principales :
1. L’observance thérapeutique peut-elle être mesurée avec précision ?
2. Est-il possible de prédire l’observance thérapeutique des patients ?
Comprendre l’observance thérapeutique
Commençons par le commencement. Quelle est la définition de l’observance thérapeutique ? Grâce à des recherches approfondies et à des consultations d’experts, nous avons élaboré une définition sur mesure qui prend en compte :
- Les catégories de l’OMS influençant l’observance : système de santé, pathologie, schéma thérapeutique, environnement socioéconomique et patient.
- Le seuil de l’AMA : l’observance consiste à prendre au moins 80 % des médicaments prescrits.
- Les facteurs de l’APA : éducation, coût des médicaments, croyance dans le traitement et peur des effets secondaires.
En combinant ces enseignements, l’étude a proposé que l’observance thérapeutique renvoie à l’engagement d’un patient à suivre le plan de traitement convenu, y compris la posologie et le moment de la prise des médicaments, tout en tenant compte de facteurs tels que les symptômes, les effets secondaires, le coût des médicaments et la connaissance de la maladie.
Cette définition a été affinée grâce aux contributions d’experts, en soulignant l’importance de l’aire thérapeutique et du mode d’administration du médicament.
Parcours d’analyse des données
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.
Principaux enseignements
- Visites en face à face (F2F) :
- Des visites F2F régulières améliorent significativement l’observance par rapport aux interactions uniquement 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 genre ont montré un impact moins significatif sur l’observance.
Conclusion
Nous avons réussi à quantifier et à mesurer l’observance thérapeutique, permettant des actions personnalisées pour la maximiser. En combinant l’IA et l’expertise en soins de santé, Cropland et Novellas Healthcare ouvrent la voie à des solutions innovantes.
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