Base de données médicamenteuses

Analyse pharmaceutique

L’analyse pharmaceutique est une action importante que le pharmacien clinicien exerce quotidiennement, cette discipline permet l’amélioration et l’optimisation du choix thérapeutique, à travers: une fiabilisation et homogénéisation d’une l’analyse exhaustive. L’objectif est d’identifier des facteurs de risques éventuels dans les dossiers des patients et de détecter les prescriptions inappropriées ou néfastes: interaction médicamenteuse, contre-indication, surdosage, sous-dosage, mauvais choix de traitement, etc., et ainsi repérer des patients à risque iatrogène élevé. Le pharmacien doit transcrire la prescription écrite par le médecin, en se basant sur les connaissances relatives aux critères prédictifs de situations à risque qui peuvent entraîner des évènements indésirables médicamenteux (EIM). Il peut exploiter les informations médicales et biologiques personnelles, pour faire ressortir les prescriptions à risque et de suggérer d’éventuelles interventions pharmaceutiques (IP)[3]. Selon la Société française de pharmacie clinique (SFPC), un outil réel d’aide à la prescription médicamenteuse a été mis en place en Europe et il est en pleine progression.

Education thérapeutique

L’éducation thérapeutique (ET) du patient se définit comme une aide destinée aux patients, qui permet à leur faire assimiler des connaissances et acquérir des compétences dont ils ont besoin pour mieux gérer au quotidien leur maladie. L’ET doit prendre en compte les paramètres les plus importants: médicaments prescrits, observance et pathologies du patient, ainsi que d’autres paramètres susceptibles d’intervenir dans la démarche éducative. Selon l’OMS, environ 50% des patients, toutes pathologies confondues, n’adhèrent pas efficacement à leur traitement. Le but de l’éducation thérapeutique est d’aider ces personnes à améliorer leur qualité de vie en leur offrant de réelles opportunités. Les patients et/ou leurs familles deviennent plus conscients en disposant d’informations sur leur maladie, leur traitement, leurs soins, et les comportements qu’ils doivent adopter. Ceci permet de responsabiliser le patient et le faire participer à sa propre prise en charge. [5] L’ET de qualité, structurée et basée sur des connaissances scientifiques, dispensée par des professionnels (médecins, pharmaciens clinicien, etc.), peut constituer un véritable moteur de changement pour les personnes malades.

Processus de réalisation

Le premier stade a consisté à programmer et prévoir des réunions avec l’encadrant et le pharmacien pour l’étude de l’application existante et la spécification des besoins. Les réunions se tenaient à un rythme moyen de trois heures une fois par semaine. Ensuite nous avons procédé à l’installation des outils, de l’application et de la base de données. L’étude de l’existant nous a permis de constater qu’une correction de bugs était nécessaire pour pouvoir apporter des améliorations, alors que la spécification des besoins nous a aidé à comprendre le contexte du système et définir les nouvelles fonctionnalités. Durant cette phase nous avons élaboré des maquettes afin de visualiser et saisir les besoins d’une manière plus claire. Il est à signaler que les réunions avec nos encadrants étaient très utiles, pour la discussion des tâches réalisées, et des améliorations à apporter aux solutions proposées. Le deuxième stade c’était la phase de conception, qui permet d’identifier l’architecture globale du système, de modéliser les besoins fonctionnels du système à l’aide du langage UML (Unified Modeling Language) et de réaliser un modèle logique de données. Le troisième stade à été centré sur la phase de développement qui nous a pris environ quatre mois dont la moitié pour la réalisation des algorithmes des trois moteurs d’inférences, le traitement de tous les cas possibles, et l’exécution des tests s’y rapportant, pour déceler les bug et les cas omis éventuellement . Le processus du travail que nous avons adopté est le processus unifié (UP), qui est une démarche itérative, incrémentale et pilotée par les besoins des utilisateurs. La figure qui suit, est le diagramme de GANTT qui montre graphiquement tout le processus de réalisation du projet .

Conclusion générale

L’informatisation du secteur médical est une action nécessaire et d’une importance primordiale pour rationaliser la gestion, valoriser et améliorer la qualité et la sécurité de la prise en charge des patients qui auront de plus en plus confiance dans le système national de santé, et permettre l’autoévaluation de l’administration des médicaments . Dans ce cadre, l’informatisation du circuit du médicament apparaît comme une opération essentielle ayant pour finalité que «le bon patient reçoive le bon médicament, au bon moment, à la bonne dose et selon la bonne voie d’administration» [56] Dans cette démarche, notre objectif principal a été la réalisation d’un système de prévention et de sécurisation des soins, afin de réduire voire éliminer les risques des EIM, sachant que les causes peuvent prendre plusieurs aspects: une prescription médicale erronée ou mal rédigée, non observance des doses prescrites et non respect des consignes du médecin, ou un mauvais suivi.

En outre, notre système en gérant la pharmacovigilance, permet aux praticiens CHU de communiquer au CNPM toute information relative aux risques potentiels ou aux effets indésirables . Ce travail réalisé ne constitue qu’une partie du système global “Ibnosina”, qui a permis grâce à la collaboration féconde avec les deux autres équipes l’enrichissement réussi des fonctionnalités du système. Pour perfectionner notre système expert basé sur la logique classique (les variables gérées sont exactes), il est utile d’intégrer dans l’analyse pharmaceutique la logique floue qui a pour but de raisonner à partir de connaissances incertaines, ou de règles floues (exemples : moments et espacements des prises des médicaments, surdosages ou poids) . Comme deuxième perspective, nous suggérons de compléter le module “aide à la prescription”, en réalisant un système expert qui permet, dès la saisie du diagnostic et des différents paramètres personnels et pathologiques du patient par le médecin, la proposition des médicaments à prescrire, en indiquant ceux qui peuvent causer éventuellement des risques à l’aide de couleurs différenciées. Comme troisième perspective, nous proposons l’amélioration de l’analyse de suivi, en se basant sur des calculs beaucoup plus précis sur l’évolution positive ou négative de certains paramètres des résultats d’analyse (glycémie, acide urique, cholestérol, etc.) pour la détection éventuelle, exacte et détaillée de toute anomalie, sachant que la définition de ces calculs nécessite la collaboration de plusieurs experts médecins.

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Table des matières

Introduction générale
I.1. Contexte du projet
I.1.1. Dossier médical personnel
I.1.2. Analyse pharmaceutique
I.1.3. Education thérapeutique
I.1.4. Analyse de suivi
I.1.5. Pharmacovigilance
I.2. Problématique
I.2.1. Historique
I.2.2. Impacts et risques
I.3. Aperçu de la solution
II.Etat de l’art
II.1. Système expert
II.1.1. Définition
II.1.2. Caractéristiques
II.1.3. Structure du système expert
II.2.4. Domaines d’application
II.2. Base de données médicamenteuses
II.2.1. Thériaque
II.2.2. Vidal Expert
II.2.3. Vidal Hoptimal
II.2.4. Claude Bernard
II.2.5. Thesorimed
II.2.6. Publique
II.3. Systèmes concurrents
II.3.1. Dx Care
II.3.2. Cristalnet
II.3.3. Easily
II.3.4. Crossway
II.3.5. AxiSanté
II.3.6. HelloDoc
II.3.7. ANSM
II.3.8. Synthèse
III. Contribution
III.1. Introduction
III.2. Processus de réalisation
III.3. Analyse et étude de l’existant
III.4. Analyse et spécification des besoins
III.5. Diagramme de cas d’utilisation
III.6. Processus métier
III.6.1. Analyse pharmaceutique et éducation thérapeutique
III.6.2. Analyse de suivi
III.6.3. Pharmacovigilance
III.7. Conception
III.7.1. Architecture de l’application
III.7.2. Diagramme de classes participantes
III.7.3. Diagramme de séquence
III.7.4. Automate état fini :
III.7.4.1. AEF d’analyse pharmaceutique
III.7.4.2. AEF d’analyse de suivi
III.7.4.3. AEF d’analyse de l’éducation thérapeutique
III.7.5. Modèle de données
III.8. Implémentation de l’application
III.8.1. Présentation de l’application
III.8.1.1. Gestion de règle d’analyse pharmaceutique
III.8.1.2. Gestion de règle d’analyse ET
III.8.1.3. Gestion de règle d’analyse de suivi
III.8.1.4. Gestion de pharmacovigilance
III.8.1.5. Consultation d’analyse pharmaceutique
III.8.1.6. Consultation d’analyse ET
III.8.1.7. Consultation d’analyse de suivi
III.8.1.8. Ibnosina ET
III.8.2. Sécurité de l’application
III.8.3. Déploiement de l’application
III.9. Obstacles rencontrés
III.10. Outils et technologies utilisées
III.10.1. Outils utilisés
III.10.2. Technologies coté serveur
III.10.3. Technologies coté client
III.11. Tests
III.12. Documentation
Conclusion générale