Modèles d'apprentissage automatique de la persistance aux médicaments : application au cancer du sein
| Autor: | janssoone, thomas, Rinder, Pierre, Bic, Clémence, Kanoun, Dorra, Hornus, Pierre |
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| Přispěvatelé: | Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC), Service de pharmacologie, CHU Toulouse [Toulouse] |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2019 |
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| Zdroj: | Conférence Nationale en Intelligence Artificielle Conférence Nationale en Intelligence Artificielle, Jul 2019, Toulouse, France |
| Popis: | International audience; L'adhésion aux traitements médicamenteux, c'est-a-dire le fait de prendre ses médicaments conformémentà la posologie, aété au centre des attentions ces dernières années. L'Organisation Mondiale de la Santé souligne dans ses rapports 1 que le fait de ne pas respecter le plan de traitement est en réalité un problème majeur, car cela compromet gravement l'efficacité de thérapieà long terme et augmente le coût des services de santé. En effet, dans les pays développés, environ 50% seulement des patients atteints de maladies chroniques suivent correctement leurs traitements. Dans cet article, nous présentons nos travaux sur la modélisation de la consommation de médicaments par les patientes dans les traitements du cancer du sein. Nous nous concentrons sur la persistance au traitement qui indique si le patient a arrêté son parcours de soins avant la fin prévue. Nous détaillons les différentesétapes de notre approche. A partir des données de remboursement du système de santé français, nous reconstruisons les parcours de soins des patients. Ensuite, des méthodes statistiques sont utilisées pour prédire la non-persistance des hormonothérapies et es-timer les variables explicatives des décisions de nos modèles. Nous montrons ainsi que les variables explicatives de notré etude sont conforme auxétudes médicales antérieures sur les facteurs de non persistance. Nous détaillons ensuite la com-paraison de plusieurs méthodes d'apprentissage automatique pour prédire un arrêt de traitement illégitime et discutons leurs limites, en particulier sur l'interprétabilité de leurs résultats. 2 |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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