{"id":62993,"date":"2025-10-01T09:00:55","date_gmt":"2025-10-01T13:00:55","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar.ca\/?p=62993"},"modified":"2025-12-18T01:29:16","modified_gmt":"2025-12-18T06:29:16","slug":"utiliser-lia-pour-prevenir-les-interactions-medicamenteuses-dangereuses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2025\/10\/01\/utiliser-lia-pour-prevenir-les-interactions-medicamenteuses-dangereuses\/","title":{"rendered":"Utiliser l\u2019IA pour pr\u00e9venir les interactions m\u00e9dicamenteuses dangereuses"},"content":{"rendered":"

La titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR Audrey\u00a0Durand explique comment l\u2019apprentissage par renforcement alimente ses recherches et ce qui l\u2019enthousiasme le plus pour l\u2019avenir<\/strong><\/span><\/h2>\n

Pour de nombreuses personnes, en particulier les personnes \u00e2g\u00e9es, la prise simultan\u00e9e de plusieurs m\u00e9dicaments fait partie int\u00e9grante de leur quotidien. Cette pratique, connue sous le nom de polypharmacie, pr\u00e9sente un danger consid\u00e9rable pour la patient\u00e8le, car elle peut entra\u00eener des interactions ind\u00e9sirables entre les m\u00e9dicaments.<\/span><\/p>\n

Audrey\u00a0Durand<\/span><\/a>, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR \u00e0 Mila et professeure agr\u00e9g\u00e9e \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Laval, applique des techniques d\u2019apprentissage par renforcement aux donn\u00e9es sur les soins de sant\u00e9 afin de d\u00e9celer ces interactions dangereuses et de mettre au point un syst\u00e8me qui pourrait automatiquement alerter le personnel en pharmacie des risques potentiels.<\/span><\/p>\n

Le CIFAR s\u2019est entretenu avec Audrey\u00a0Durand au sujet de ses recherches, de la mani\u00e8re dont elles pourraient am\u00e9liorer la s\u00e9curit\u00e9 de la patient\u00e8le, ainsi que de l\u2019incidence de l\u2019IA sur les soins de sant\u00e9.\u00a0<\/span><\/p>\n

CIFAR\u00a0: Vos r\u00e9centes recherches appliquent des mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique pour d\u00e9tecter les polypharmacies potentiellement inappropri\u00e9es (PPI). Pouvez-vous nous expliquer ce qui a inspir\u00e9 ces recherches et en quoi votre approche am\u00e9liore les m\u00e9thodes traditionnelles?<\/b><\/h3>\n

Audrey\u00a0Durand (AD)\u00a0:<\/b> De grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es ont \u00e9t\u00e9 recueillies au fil des ans (et continuent de l\u2019\u00eatre) par le syst\u00e8me de sant\u00e9 publique, qui consigne tous les m\u00e9dicaments prescrits aux personnes \u00e0 travers le temps. Cela stimule la mise au point de mod\u00e8les capables de pr\u00e9dire les risques li\u00e9s aux associations de m\u00e9dicaments afin d\u2019\u00e9viter les PPI. Cependant, calculer les risques rattach\u00e9s \u00e0 toutes les associations de m\u00e9dicaments qui apparaissent simultan\u00e9ment est extr\u00eamement co\u00fbteux en temps et en ressources. De plus, comme la plupart des associations pr\u00e9sentent un faible risque, la majorit\u00e9 d\u2019entre elles ne seraient pas utiles pour entra\u00eener un tel mod\u00e8le pr\u00e9dictif. Notre m\u00e9thode permet de s\u00e9lectionner un sous-ensemble d\u2019associations de m\u00e9dicaments afin de constituer efficacement un mod\u00e8le pr\u00e9dictif.<\/span><\/p>\n

Nous avons exploit\u00e9 les strat\u00e9gies de bandit neuronal<\/span><\/a> (un probl\u00e8me pr\u00e9cis li\u00e9 \u00e0 l\u2019apprentissage par renforcement) pour d\u00e9cider de mani\u00e8re s\u00e9quentielle quelles associations de m\u00e9dicaments \u00e9valuer, c.-\u00e0-d. en calculant les risques \u00e0 partir des donn\u00e9es pr\u00e9recueillies et en actualisant le mod\u00e8le pr\u00e9dictif. Cela a permis\u00a01) d\u2019identifier les PPI actuellement contenues dans les donn\u00e9es et 2) de concevoir un mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique capable de pr\u00e9dire les risques li\u00e9s \u00e0 toutes les associations de m\u00e9dicaments \u2013 m\u00eame celles qui ne figurent pas dans l\u2019ensemble de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n

CIFAR\u00a0: Vous avez d\u2019abord fait appel \u00e0 des donn\u00e9es de simulation. Pourquoi \u00e9tait-ce une premi\u00e8re \u00e9tape importante?<\/b><\/h3>\n

AD\u00a0: <\/b>Nous devons souvent recourir \u00e0 des simulations pour valider nos m\u00e9thodes, notamment pour nous convaincre nous-m\u00eames et convaincre les autres que l\u2019approche fonctionne. Nous devons mener des exp\u00e9riences dans un environnement contr\u00f4l\u00e9 o\u00f9 la \u00ab\u2009v\u00e9rit\u00e9\u2009\u00bb est connue, afin de voir dans quelle mesure la solution peut \u00eatre correctement r\u00e9cup\u00e9r\u00e9e. Les simulations sont \u00e9galement utiles pour caract\u00e9riser les m\u00e9thodes propos\u00e9es, par exemple en montrant comment elles s\u2019adaptent (efficacit\u00e9 de l\u2019\u00e9chantillonnage, calcul) \u00e0 la complexit\u00e9 du probl\u00e8me. Cela contribue \u00e0 \u00e9valuer la possibilit\u00e9 de la mettre en \u0153uvre dans le monde r\u00e9el.<\/span><\/p>\n

CIFAR\u00a0: Comment vos recherches sur la polypharmacie pourraient-elles se traduire en applications concr\u00e8tes dans le domaine des soins de sant\u00e9, en particulier pour les groupes vuln\u00e9rables comme les personnes \u00e2g\u00e9es?<\/b><\/h3>\n

AD\u00a0: <\/b>Un bon mod\u00e8le pr\u00e9dictif de PPI pourrait aider les pharmaciens et les pharmaciennes \u00e0 prendre des d\u00e9cisions en signalant les associations de m\u00e9dicaments potentiellement dangereuses. Cela pourrait contribuer \u00e0 pr\u00e9venir les effets ind\u00e9sirables d\u00e9coulant d\u2019interactions inconnues ou ind\u00e9termin\u00e9es entre diff\u00e9rents m\u00e9dicaments.<\/span><\/p>\n

CIFAR\u00a0: Comment conciliez-vous les d\u00e9fis techniques li\u00e9s \u00e0 l\u2019emploi de donn\u00e9es sensibles sur les soins de sant\u00e9 et le besoin de solutions d\u2019IA robustes pouvant \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9es?<\/b><\/h3>\n

AD\u00a0: <\/b>En concevant nos m\u00e9thodes \u00e0 l\u2019aide de simulateurs sur mesure, nous ne nous servons pas de donn\u00e9es sensibles pendant la phase principale du projet, mais uniquement au moment du d\u00e9ploiement. Notre objectif est de mettre au point des m\u00e9thodes g\u00e9n\u00e9rales pouvant \u00eatre appliqu\u00e9es \u00e0 divers probl\u00e8mes qui pr\u00e9sentent les m\u00eames d\u00e9fis. Le recours \u00e0 un simulateur nous permet d\u2019\u00e9laborer de telles m\u00e9thodes g\u00e9n\u00e9rales plut\u00f4t que de faire m\u00e9moriser au mod\u00e8le un cas d\u2019utilisation pr\u00e9cis (une application). Toutefois, cela nous emp\u00eache de concevoir des m\u00e9thodes sp\u00e9cialement adapt\u00e9es \u00e0 ce cas d\u2019utilisation; voil\u00e0 notre compromis.<\/span><\/p>\n

CIFAR\u00a0: Quel r\u00f4le le CIFAR a-t-il jou\u00e9 dans vos recherches?\u00a0<\/b><\/h3>\n

AD\u00a0: <\/b>Le financement accord\u00e9 par le programme de chaire en IA Canada-CIFAR offre une grande libert\u00e9. Il permet \u00e0 la communaut\u00e9 de recherche de prendre des risques calcul\u00e9s, ce que l\u2019on a tendance \u00e0 \u00e9viter lorsque l\u2019on re\u00e7oit un financement conventionnel \u00e0 court terme. Une telle flexibilit\u00e9 est particuli\u00e8rement indispensable dans le cadre de collaborations multidisciplinaires. Malheureusement, bon nombre de ces approches interdisciplinaires sont mises de c\u00f4t\u00e9 par les m\u00e9canismes de financement traditionnels. Cependant, le financement octroy\u00e9 par le CIFAR soutient ce type de recherche interdisciplinaire exploratoire.\u00a0<\/span><\/p>\n

CIFAR\u00a0: Quels sont les d\u00e9fis les plus urgents ou les orientations les plus prometteuses dans le domaine de l\u2019IA au service de la sant\u00e9 (ou d\u2019autres secteurs) que vous avez h\u00e2te d\u2019adresser?<\/b><\/h3>\n

AD\u00a0: <\/b>Les progr\u00e8s r\u00e9cents dans le domaine des grands mod\u00e8les de langage ont favoris\u00e9 le d\u00e9veloppement rapide de la prise de d\u00e9cision s\u00e9quentielle et d\u2019agents enti\u00e8rement automatis\u00e9s, y compris ceux qui apprennent en interagissant avec leur environnement. Toutefois, de nombreuses questions restent encore sans r\u00e9ponse quant \u00e0 la mani\u00e8re dont les strat\u00e9gies d\u2019apprentissage interactives de ces agents peuvent s\u2019influencer mutuellement et comment elles peuvent influencer les comportements collectifs optimaux qui peuvent \u00eatre appris. Nous devrons peut-\u00eatre repenser la fa\u00e7on dont les agents m\u00e8nent leurs explorations dans de telles conditions afin d\u2019\u00e9viter l\u2019\u00e9mergence de comportements non d\u00e9sir\u00e9s, comme les biais et la collusion.<\/span><\/p>\n

En ce qui concerne les applications li\u00e9es \u00e0 la sant\u00e9, la d\u00e9couverte de mol\u00e9cules m\u2019emballe, par exemple, la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments. J\u2019estime que les m\u00e9thodes dot\u00e9es de capacit\u00e9s d\u2019exploration intelligentes pourraient avoir des retomb\u00e9es consid\u00e9rables.<\/span><\/p>\n

\u00c0 mon avis, comprendre comment explorer efficacement et en toute s\u00e9curit\u00e9 des environnements complexes demeure une pi\u00e8ce manquante \u2013 ou du moins incompl\u00e8te \u2013 du casse-t\u00eate dont il faut tenir compte pour cr\u00e9er des applications d\u2019IA \u00e0 la fois porteuses et s\u00e9curitaires.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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