VIDAL s’associe à ARCASCIENCE pour relever le défi de la documentation des interactions médicamenteuses (IAM) dans le cadre de son internationalisation

S’appuyant sur la base de connaissance VIDAL, les systèmes d’informations sur les médicaments Vidal sont conçus et utilisés à l’international.

Pour relever le défi de son expansion internationale et de la qualité sur le marché français, les données sur les interactions médicamenteuses (IAM) sont l’une des données clés pour sécuriser les prescriptions. Pour limiter le risque lié aux interactions médicamenteuses, en France et à l’international, VIDAL souhaite fournir, à ses utilisateurs, un sourcing spécifique pour chaque IAM décrite dans sa base, enrichissant ainsi l’information au-delà de ce qui est habituellement fourni en France pour ce type de données.

Détecter les IAM, fournir pour chacune d’entre elles des références scientifiques spécifiques et prévenir les effets indésirables est une tâche complexe. Le nombre considérable d’interactions médicamenteuses nécessite l’utilisation d’ouvrages de référence ou de bases de données spécialisées. De plus, il existe des différences notables dans l’information fournie par les bases de données internationales. L’objectif du projet est de mettre en place un système de veille bibliographique ciblé et automatisé afin de mettre à jour les données sur les IAM et de réduire le risque iatrogène.

ArcaScience, spécialiste français de l’IA dans le domaine médical depuis 2018, a développé une technologie et des modèles dont la performance est reconnue.. En s’appuyant sur ces atouts et l’expertise de VIDAL, ArcaScience a créé le premier système de détection des IAM entièrement basé sur les preuves.

La solution explorée ensemble pour améliorer la détection des IAM dans la littérature scientifique intègre de multiples sources de données, des modèles d’IA avancés et un système de cotation construit par des experts. Sur la base d’articles publiés dans Pubmed, Clinicaltrials.gov et Medline, les modèles d’intelligence artificielle hiérarchisent les publications à forte valeur probante (modèle de stratification), classent le contenu lié aux IAM (NLP), évaluent les implications en termes de sécurité des interactions détectées (NLP) et établissent un lien entre ces IAM et diverses caractéristiques des patients (NER).

Un système de cotation, mis au point grâce aux contributions des experts de VIDAL, classe les articles en fonction de leur pertinence, de leur impact et des conséquences sur la thérapeutique.

Ce processus de cotation piloté par des experts est validé par une analyse de sensibilité, ce qui en garantit la robustesse et la fiabilité. Par rapport aux systèmes existants, cette solution conçue grâce à l’expertise unique de VIDAL offre une plus grande flexibilité. Elle génère différents types de preuves et améliore de manière significative la détection et la compilation de publications d’intérêt sur le sujet des IAM.

À l’issue de cette période d’expérimentation, l’algorithme d’IA d’ArcaScience a prouvé sa précision quant à la détection des IAM bien connues et documentées en France et sa capacité à trouver d’autres IAM pour des substances commercialisées sur le marché international. Trois mois après son lancement, VIDAL est maintenant prêt à accélérer sa gestion des interactions médicamenteuses (IAM) en France et à l’international.

Les connaissances approfondies de VIDAL sur les interactions médicamenteuses combinées à l’expertise d’ArcaScience dans le développement de modèles d’IA et leur application à la recherche d’informations précises dans les publications scientifiques ont permis de créer un outil puissant qui améliore la détection des risques d’interactions médicamenteuses décrits dans la littérature.