L’intelligence artificielle au service de la pharmacie clinique a l’hôpital : construction d'algorithmes prédictifs d'aide à l'expertise pharmaceutique des prescriptions médicamenteuses
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 26/10/2025.
  • Thèse soumise à l'embargo de l'auteur jusqu'au 26/10/2025 (communication intranet).
 
Auteur : Johns, Erin
Date de soutenance : 26-10-2023

Directeur(s) de thèse : Michel, Bruno - Sauleau, Erik-André

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) - Laboratoire de pharmacologie et toxicologie neurocardiovasculaire (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Recherche clinique et innovation technologique
Classification : Médecine et santé

Mots-clés libres : Intelligence artificielle, Machine learning, Pharmacie clinique, Intervention pharmaceutique, Iatrogénie médicamenteuse
Mots-clés :
  • Intelligence artificielle en médecine
  • Pharmacologie clinique
  • Pharmacologie clinique
Résumé : Ce projet de recherche mêlant l’intelligence artificielle à la pharmacie clinique a permis d’entrainer et de comparer les performances de trois modèles de machine learning : random forest, light gradient boosting machine et un réseau de neurones artificiels. L’entrainement de ces algorithmes s’est basé sur des données rétrospectives de patients hospitalisés dans un seul établissement sur une période de quatre ans. L’algorithme de random forest a présenté les meilleurs résultats en terme de F1-score. Il est capable de prédire la probabilité de nécessité d’une intervention pharmaceutique sur une ligne de prescription hospitalière. Les résultats sont satisfaisants et contribuent à l’avancée de la recherche en apportant de nouvelles perspectives dans le domaine de l’intelligence artificielle en pharmacie clinique hospitalière. Les travaux exploratoires continueront à enrichir ces algorithmes et contribueront ainsi à sécuriser la prise en charge médicamenteuse des patients.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAJ105
Type de ressource : Thèse