Using machine learning or deep learning models in a hospital setting to detect inappropriate prescriptions: a systematic review.

Journal: European journal of hospital pharmacy : science and practice
Published Date: Jun 21, 2024

Abstract

OBJECTIVES: The emergence of artificial intelligence (AI) is catching the interest of hospital pharmacists. A massive collection of health data is now available to train AI models and hold the promise of disrupting codes and practices. The objective of this systematic review was to examine the state of the art of machine learning or deep learning models that detect inappropriate hospital medication orders.

Authors

  • Erin Johns
    Laboratoire de Pharmacologie et Toxicologie NeuroCardiovasculaire UR7296, Département Universitaire de Pharmacologie, Addictologie, Toxicologie et Thérapeutique, Centre de Recherche en Biomédecine de Strasbourg, Université de Strasbourg, Strasbourg, and ICube-IMAGeS, UMR 7357, Université de Strasbourg, Strasbourg, France.
  • Ahmad Alkanj
    Laboratoire de Pharmacologie et Toxicologie NeuroCardiovasculaire UR7296, Département Universitaire de Pharmacologie, Addictologie, Toxicologie et Thérapeutique, Centre de Recherche en Biomédecine de Strasbourg, Université de Strasbourg, Strasbourg, France.
  • Morgane Beck
    Direction de la Qualité, de la Performance et de l'Innovation, Agence Régionale de Santé Grand Est Site de Strasbourg, Strasbourg, Grand Est, France.
  • Laurent Dal Mas
    Direction de la Qualité, de la Performance et de l'Innovation, Agence Régionale de Santé Grand Est Site de Strasbourg, Strasbourg, Grand Est, France.
  • Bénédicte Gourieux
    Laboratoire de Pharmacologie et Toxicologie NeuroCardiovasculaire UR7296, Département Universitaire de Pharmacologie, Addictologie, Toxicologie et Thérapeutique, Centre de Recherche en Biomédecine de Strasbourg, Université de Strasbourg, Strasbourg, and Service de Pharmacie, Hôpitaux Universitaires de Strasbourg, Strasbourg, France.
  • Erik-André Sauleau
    IMAGeS, Laboratoire des Sciences de l'Ingénieur de l'Informatique et de l'Imagerie, Illkirch, Grand Est, France.
  • Bruno Michel
    Laboratoire de Pharmacologie et Toxicologie NeuroCardiovasculaire UR7296, Département Universitaire de Pharmacologie, Addictologie, Toxicologie et Thérapeutique, Centre de Recherche en Biomédecine de Strasbourg, Université de Strasbourg, Strasbourg, and Service de Pharmacie, Hôpitaux Universitaires de Strasbourg, Strasbourg, France.

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