Utilisation de l'intelligence artificielle pour prédire quelles combinaisons de médicaments procurent les meilleurs résultats pour la santé

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La prise de plusieurs médicaments, la polypharmacie, est de plus en plus commune, surtoutchez les personnes âgées. Pour linstant, il nest pas possible de bien départager quellespolypharmacies apportent des bénéfices et quelles sont inappropriées. En effet, le nombre decombinaisons de médicaments possibles est imposant, et prendre en compte lescaractéristiques individuelles de chacune des personnes rend la situation très complexe.Lintelligence artificielle permettra de comprendre ces éléments pour en dégager des normes.Nous utiliserons les données du Système intégré de surveillance des maladies chroniques duQuébec qui contiennent les informations sur les réclamations de médicaments pourlensemble des aînés du Québec depuis 1996, de même que les informations sur les servicesmédicaux, les hospitalisations et les décès. Ces données, décrivant l'exposition auxmédicaments de chaque individu, permettront d'entraîner un système expert basé surl'intelligence artificielle pour établir quelles combinaisons, séquences, durées de traitementsont associées à des effets négatifs (ex. hospitalisations, décès) et lesquelles les évitent entenant compte des conditions médicales et sociodémographiques de la personne. Lanalysede ces données pourrait engendrer des enjeux éthiques, légaux et sociaux que nousexplorerons afin dassurer que les résultats ne conduisent pas à accroître d'éventuellesinégalités dans les traitements que nous observons présentement entre différents sousgroupesde la population. Les résultats serviront à développer la surveillance de lapolypharmacie dans la population et apporteront des connaissances nouvelles sur lusage demédicaments qui pourraient changer la pratique clinique. De nouvelles avenues de rechercheen intelligence artificielle seront également explorées, permettant le développement de cettediscipline en santé.