Note ABES Deep learning and automatic classification of intercepted drug problems through medication review of hospital prescriptions Deep learning et classification automatisée des problèmes liés aux médicaments interceptés grâce à l'analyse pharmaceutique des prescriptions hospitalières Pharmacie clinique Analyse pharmaceutique Problèmes liés aux médicaments Interventions pharmaceutiques Apprentissage profond Clinical pharmacy Medication review Drug related problems Pharmacists’ interventions Deep learning 615.19 615.7 Médicaments -- Effets secondaires Prévention Hôpitaux Prescription médicale Médicaments -- Analyse Informatique Dans le cadre de ce projet doctoral, un algorithme prédictif de classification des problèmes liés aux médicaments (DRP) a été développé en s’appuyant sur les interventions pharmaceutiques (IP) réalisées par les pharmaciens cliniciens des Hôpitaux Universitaires de Strasbourg (HUS) au moment de l’analyse pharmaceutique (AP) des prescriptions. Le principe retenu a été d’utiliser une approche de type «deep neural network» pour déterminer, pour une IP donnée, la catégorie correspondante du DRP en respectant la classification de la Société Française de Pharmacie Clinique (SFPC). L’exploitation de cet algorithme a permis, dans un second temps, de dresser un état pharmaco épidémiologique des DRP issus des IP avec une granulométrie très fine (par classes de médicaments, par tranches d’âges des patients et par spécialités médicales) sur une période de 3 ans. Bien que cette analyse descriptive, non accessible sans traitement automatisé, se concentrent sur l’identification des DRP et non sur leur cause ou leur conséquence, elle a permis toutefois d’évaluer les apports des pharmaciens cliniciens dans la prise en charge des patients hospitalisés et de valoriser ainsi leur contribution à lutter contre l’iatrogénie médicamenteuse. In this work, a predictive algorithm for the classification of drug-related problems (DRP) was developed based on pharmacists’ interventions (PI) performed by clinical pharmacists at the University Hospitals of Strasbourg (HUS) at the stage of the medication review of the prescriptions. The principle adopted was to use a "deep neural network" approach to determine, for a given PI, the corresponding category of the DRP in accordance with the classification of the French Society of Clinical Pharmacy (SFPC). In a second step, the use of this algorithm allowed us to draw up a pharmacoepidemiological report of the DRPs from the PIs with a very fine granulometry (by drug class, by patient age group and by medical specialty) over a period of 3 years. Although this descriptive analysis, which is not accessible without automated processing, focuses on the identification of DRPs and not on their cause or consequence, it has nevertheless made it possible to evaluate the contribution of clinical pharmacists in the management of hospitalized patients and thus to value their contribution to the prevention of drug iatrogeny. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 4641504 Université de Strasbourg Strasbourg 2023-12-31 application/pdf https://publication-theses.unistra.fr/restreint/theses_doctorat/2022/Alkanj_Ahmad_2022_ED414.pdf Alkanj Ahmad 1993-05-05 FR 266970354 0EFB1T04CC8 21820305 4200010 https://theses.fr/2022STRAJ081 2022STRAJ081 https://doi.org/10.70675/b24c11a4zef64z40c6z9128z75803a3599b4 2022-12-02 Sciences pharmaceutiques Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Michel Bruno MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 13969997X Beuscart Jean-Baptiste MADS_PRESIDENT_DU_JURY 144790580 Kemmel Véronique MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 148584306 148584306 Beuscart Jean-Baptiste MADS_RAPPORTEUR_1 144790580 Nicolis Ioannis MADS_RAPPORTEUR_2 059224479 École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 414 156502844 Laboratoire de pharmacologie et toxicologie neurocardiovasculaire (Strasbourg) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 176973567 1003040 ddc:610 Michel Bruno Beuscart Jean-Baptiste Kemmel Véronique Beuscart Jean-Baptiste Nicolis Ioannis École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) Laboratoire de pharmacologie et toxicologie neurocardiovasculaire (Strasbourg) PDF 4641504 confidentialité 2022-12-02 2024-12-02 confidentialité 2022-12-02 2024-12-02 confidentialité 2022-12-02 2024-12-02