Améliorer l’adhérence au traitement grâce à l’IA

Le secteur des sciences de la vie est à la pointe de l’innovation, en particulier dans le secteur de la santé qui met en œuvre des applications d’IA pour révolutionner les soins aux patients. Malgré les progrès, l’industrie pharmaceutique n’a jamais vraiment abordé l’amélioration de l’observance du traitement par des solutions concrètes.

En partenariat avec CROPLAND depuis 2023, Novellas Healthcare a relevé le défi d’améliorer l’observance du traitement par l’IA.

Nous avons lancé une étude de faisabilité avec VLAIO, en nous concentrant sur deux questions principales : 

1. Pouvons-nous mesurer avec précision l’adhérence au traitement ?
2. Est-il possible de prédire l’adhérence des patients ?

Nous devions d’abord définir l’adhérence au traitement. Grâce à des recherches approfondies et à des consultations d’experts, nous avons créé une définition sur mesure qui prend en compte :

• Les catégories de l’OMS affectant l’observance : système de santé, état, schéma thérapeutique, environnement socio-économique 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 informations, l’étude a suggéré que l’observance du traitement fait référence 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. Avec l’aide de nos experts, nous avons affiné cette définition, en soulignant l’importance du domaine thérapeutique et du mode d’administration des médicaments.

Chez Novellas Healthcare, nous avons demandé à CROPLAND d’analyser nos ensembles de données, en nous 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 nous développions des formulaires dynamiques pour capturer des données structurées sur les patients en toute sécurité.

Si l’on ajoute à l’équation des données sensibles et une première description vague de l’observance du traitement, il est clair que l’analyse de l’ensemble n’a pas été une mince affaire. Grâce à un pipeline de données personnalisé, les ingénieurs de données de CROPLAND ont pu transformer des enquêtes non structurées auprès des patients en données exploitables. Nous avons ensuite utilisé ces données pour évaluer la corrélation entre une série de facteurs et l’observance du traitement. Les experts de Novellas Healthcare, qui ont été continuellement impliqués dans le projet, ont soutenu l’interprétation de ces données. Cette approche itérative a créé une collaboration constructive entre les deux partenaires, conduisant à de meilleurs résultats que ceux que chacun aurait pu obtenir séparément.

1. Visites en face à face :
   • Les visites régulières en face à face améliorent considérablement l’observance par rapport aux interactions uniquement numériques.
   • La fréquence de visites optimale est cruciale. Un nombre trop élevé de visites à un impact tout aussi négatif sur l’adhérence au traitement qu’un nombre trop faible.
2. Autres facteurs :
   • L’âge, la localisation et le sexe ont montré un impact moins significatif sur l’observance.

Ensemble, nous avons réussi à quantifier et à mesurer l’observance du traitement, permettant des actions personnalisées pour maximiser l’observance. En combinant l’IA et les capacités des soins de santé, Novellas Healthcare et CROPLAND ouvrent la voie à des solutions innovantes.

Prêt à découvrir ce que l’IA peut faire pour vous ? N’hésitez pas à contacter notre partenaire CROPLAND, les experts du secteur !