Un réseau de neurones pour la prédiction d’ordonnances

Le même groupe qui a récemment publié une évaluation de leur système de prédiction d’ordonnances a aussi publié, quelques mois auparavant, un autre article décrivant une approche différente pour arriver au même résultat. L’article est disponible en texte complet sur PubMed Central. Un article similaire (probablement une version préliminaire) découlant d’un congrès avait aussi été publiée en 2019. Alors que leur approche originale était basée sur des statistiques de cooccurrence, ils ont utilisé ici une approche de réseaux de neurones avec une comparaison à une régression logistique. L’objectif de l’étude était de comparer la performance de ce type de modèle pour prédire les ordonnances placées par les cliniciens par rapport aux ensembles d’ordonnances (order sets) (donc, comparer les ordonnances recommandées par le système à celles présentes dans les order sets réellement utilisés pour le patient), comme c’est l’habitude dans presque tous les articles de ce groupe.

Toujours comme d’habitude pour ce groupe, une base de données de l’Université Stanford a été utilisée pour entraîner le modèle. Dans la présente étude, cette base de données a aussi été utilisée pour l’évaluation présentée dans l’étude, plutôt qu’une évaluation séparée sur des données collectées prospectivement. C’est donc une limite de l’étude. Le jeu de données a été divisé en partitions d’entraînement, de validation et de test de manière adéquate en s’assurant que les patients étaient inclus dans une seule partition et que la séquence temporelle entre les partitions était respectée. En effet, les partitions de validation et de test doivent contenir des données chronologiquement générées après celles de la partition d’entraînement afin que les évolutions de pratiques normales qui influencent les données dans une utilisation réelle d’un modèle soient reflétées dans l’évaluation. Dans le cas où ce n’est pas fait, on apprend au modèle ce qui va arriver dans le futur et cela gonfle artificiellement les métriques de performance.

Plusieurs données cliniques des patients disponibles dans le dossier électronique du centre (les prescriptions, les analyses de laboratoires, les codes de diagnostic, etc.) ont été utilisées en entrée du modèle. Ces données ont été simplifiées en 4 représentations temporelles (dans la dernière journée, dans les 7 derniers jours, dans les 30 derniers jours et depuis toujours) avec un pré-traitement adéquat. La sortie du modèle était la prescription de chaque élément d’ordonnance dans la journée suivante. Seuls les éléments d’ordonnance prescrits au moins 256 fois dans le jeu de données ont été inclus, pour une possibilité de 1639 possibilités incluses sur un total de 14914, mais représentant tout de même plus de 90% des ordonnances. Les auteurs ont aussi évalué la performance de prédiction de order sets entiers et pas seulement d’ordonnances individuelles (610 possibilités).

Un échantillon de données provenant de 57 624 patients a été utilisé pour l’entraînement. Les résultats incluent les aires sous la courbe ROC, mais il n’est pas très clair comment cet indicateur a été calculé puisque l’on est clairement dans une prédiction multi-classe et plusieurs façons de calculer cette mesure existent dans ce contexte. Les auteurs présentent la précision moyenne plutôt que l’aire sous la courbe précision-rappel, mais ce n’est pas trop clair pourquoi ils ne présentent pas les deux. La précision moyenne de la régression logistique était 0,176 et celle du réseau de neurones était 0,240. Dans le contexte de prédiction des order sets, la précision moyenne de la régression logistique était 0,118 alors que celle du réseau de neurones était 0,311.

L’article est bien écrit et le développement et l’évaluation du modèle suivent des pratiques adéquates. En particulier, la façon dont le jeu de données d’entraînement et d’évaluation du modèle a été divisé est excellente, ce qui n’est pas toujours le cas dans ce genre d’article. Malheureusement, cela demeure une évaluation sur une seule base de données de recherche sans évaluation prospective sur de nouvelles données, tel que réalisé dans l’autre étude. De plus, la performance est loin d’être spectaculaire.

Bref, c’est une étude intéressante et bien construite, mais il reste encore beaucoup de chemin à faire. Je suis encouragé de voir de la nouvelle littérature sur des applications concrètes d’intelligence artificielle dans des domaines touchant le travail du pharmacien.

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