Modèles de langage à grande échelle et IA pour l'information sur les médicaments

Les pharmaciens et les professionnels de santé évoluent dans un environnement d'information sur les médicaments de plus en plus complexe. Les modèles de langage à grande échelle (MLG) et l'IA offrent des outils puissants pour alléger la charge informationnelle, à condition de s'appuyer sur des données fiables, réglementées et mises à jour en continu. Cet article explore comment une IA responsable, construite à partir des informations sur les médicaments de myHealthbox, peut soutenir la prise de décision clinique en toute sécurité, sans se substituer au jugement professionnel.

Le défi de l'information sur les médicaments

Chaque jour, les pharmaciens, les médecins et les autres professionnels de santé prennent des décisions cruciales dans des délais très courts, en conciliant sécurité des patients, conformité réglementaire et efficacité opérationnelle.

Les principaux défis sont les suivants :

• Surcharge d’informations — plus de 2 millions de médicaments autorisés dans le monde

• Sources fragmentées — Notices d’information, RCP, alertes de sécurité, rappels et pénuries dans de multiples systèmes

• Barrières linguistiques — ordonnances et emballages dans des langues peu familières

• Évolutions réglementaires — mises à jour fréquentes des mises en garde et du statut des produits

• Pénuries d’approvisionnement — nécessitant une substitution thérapeutique rapide

Par conséquent, les professionnels de santé peuvent consacrer 30 à 40 % de leur temps à la recherche et à la vérification d’informations sur les médicaments.

Fonctionnement des LLM et de l’IA

Les modèles de langage à grande échelle sont entraînés sur d’immenses volumes de texte pour reconnaître des schémas dans le langage humain. Au lieu de fournir des réponses prédéfinies, ils génèrent des réponses probabilistes en fonction du contexte.

Dans le domaine de la santé, cela signifie :

• L’IA ne comprend pas intrinsèquement la précision clinique.

• Les résultats dépendent de la qualité et de la gouvernance des données.

• Les réponses peuvent sembler pertinentes tout en étant incomplètes ou obsolètes.

Pour l’information sur les médicaments, des contraintes strictes, un ancrage spécifique au domaine et un contrôle réglementaire sont essentiels.

L’IA dans la santé : un rôle d’aide à la décision

Les systèmes d’IA dans le domaine de la santé se répartissent en trois grandes catégories :

• Systèmes génératifs — rédaction de textes ou de résumés

• Systèmes de diagnostic et d’aide à la décision — assistance au jugement professionnel

• Systèmes d’efficacité opérationnelle — optimisation des flux de travail et des ressources

PharmaCopilot de myHealthbox est un système d’aide à la décision.

Il aide les pharmaciens à rechercher et à interpréter les informations, mais ne prend pas de décisions cliniques.

Risques courants de l’IA dans la santé

Résultats erronés ou trompeurs

L’IA générative peut produire des réponses plausibles mais incorrectes. La vérification demeure essentielle.

Biais des données

L'IA peut présenter des lacunes ou des biais dans les données d'entraînement, ce qui peut fausser les résultats.

Confidentialité des patients

Les systèmes d'aide à la décision nécessitent souvent des informations sensibles sur les patients, ce qui rend la protection des données et la conformité au RGPD essentielles.

Pourquoi des données officielles et exactes sont importantes

L'information sur les médicaments est soumise à une réglementation stricte. La sécurité des patients dépend de l'exactitude, de la cohérence et de la conformité réglementaire.

Les systèmes d'IA dans ce domaine doivent s'appuyer sur :

• Des informations officielles sur les produits, approuvées par les autorités réglementaires

• Des notices et des résumés des caractéristiques du produit (RCP) à jour

• Un contrôle des versions et une traçabilité clairs

• Une provenance transparente des sources

L'utilisation de sources non officielles ou non vérifiées présente des risques cliniques et réglementaires inacceptables.

Comment un service de pharmacien basé sur l'IA fonctionne avec myHealthbox

myHealthbox gère un vaste répertoire d'informations officielles sur les médicaments, soigneusement sélectionné et organisé.

PharmaCopilot utilise l'IA comme une couche d'accès et d'interprétation, et non comme un décideur indépendant :

• Les informations proviennent exclusivement de sources validées de myHealthbox.

• Les réponses s'appuient sur la documentation officielle.

• Les résultats sont traçables jusqu'aux documents de référence.

• Les mises à jour réglementaires sont intégrées en temps quasi réel.

Ceci réduit la charge informationnelle sans compromettre la sécurité ni la conformité.

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L'IA ne rend pas l'information sur les médicaments plus sûre. > Des données fiables, une gouvernance rigoureuse et une transparence totale sont essentielles.**

Principaux avantages d'une solution basée sur myHealthbox

• Fiabilité réglementaire — Sources officielles et approuvées uniquement
• Point d'accès unique — Données sur les médicaments, alertes, rappels, pénuries
• Prise en charge multilingue — Informations cohérentes quelle que soit la langue
• Risque d'interprétation erronée réduit — Résultats validés et contrôlés
• Auditabilité — Traçabilité pour les examens professionnels et réglementaires

Ces caractéristiques sont conformes aux nouvelles exigences de l'UE en matière de systèmes d'IA à haut risque dans le secteur de la santé.

Cas d'utilisation pratiques en pharmacie

Analyse complexe des médicaments

Des requêtes en langage naturel permettent d'identifier les interactions, les contre-indications et les points de conseil, le tout associé à des sources officielles.

Gestion des ruptures de stock

Des alternatives thérapeutiques sont proposées, accompagnées des indications autorisées et des recommandations posologiques.

Communication multilingue avec les patients

Des explications claires et concises, dans la langue de leur choix, ainsi que des résumés professionnels, sont fournies.

Veille réglementaire

Des mises à jour concises sur les rappels de médicaments, les alertes de sécurité et les modifications d'étiquetage.

Vérification des réponses de l'IA

Les garanties efficaces comprennent :

• Citations explicites des sources

• Liens directs vers la documentation officielle

• Étiquetage clair du contenu généré par l'IA

• Journalisation et pistes d'audit

• Voies d'accès à des experts humains

Exigences d'utilisation

Pour les patients

• Déclarations claires indiquant que l'IA ne remplace pas les avis médicaux

• Explications en langage clair

• Accès facile aux sources officielles

• Pratiques de traitement des données transparentes

Pour les professionnels de santé

• Définition claire de l'utilisation prévue

• Confiance dans la provenance des données

• Intégration au flux de travail

• Accès aux documents originaux

Références et législation

Intelligence artificielle

• Règlement (UE) 2024/1689 — Loi sur l'intelligence artificielle

• Loi sur l'IA Explorateur

Gouvernance des données de santé

• Règlement (UE) 2025/327 — Espace européen des données de santé

• Aperçu de l'EEDS de la Commission européenne

Confidentialité et protection des données

• Règlement (UE) 2016/679 — RGPD

Réglementation des médicaments

• Agence européenne des médicaments — Intelligence artificielle dans les médicaments Réglementation