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Un chatbot en pharmacie. Partie 1 : l’assistant professionnel

Les chatbots et l’intelligence artificielle sont un peu les buzz words du moment. Au-delà de la polémique ayons conscience qu’il s’agit bien de la prochaine révolution pour les entreprises dans leur relation avec leurs clients. Mais alors dans le contexte de la pharmacie, qu’est-ce que ces technologies peuvent apporter ?

Voici une série de 2 articles dans laquelle imaginons des usages de chatbot en pharmacie qui pourraient être vraiment pertinents.

Le premier article traitera des chatbots en tant qu’assistants professionnels du pharmacien et le suivant balayera le potentiel de ces nouveaux canaux de contact avec les patients-clients.

Le chatbot

ou « agent conversationnel » est une solution numérique permettant de dialoguer. Il peut s’agir d’un échange entièrement écrit (par exemple dans Facebook Messenger), basé sur la voix (avec Alexa d’Amazon) ou un hybride (Siri ou Cortana commandé par la voix, mais fournissant des réponses combinant voix et texte).

Ces agents conversationnels peuvent également fournir des réponses riches qui combinent du texte et des médias (lien vers un article, une vidéo), ou simplifier la conversation en donnant un ensemble de propositions pour choisir la réponse.

Il s’agit d’une intelligence dite « faible ». Le flux de questions-réponses est standardisé et monotone. Un process automatisé déroule un arbre de décisions sans apporter de compréhension ni arbitrage. Des fonctionnalités additionnelles peuvent cependant enrichir la « conversation » :

  • Le Natural Language Processing qui est la capacité du chatbot à interpréter des réponses libres dites réponses en « langage naturel ».
  • Tandis que le Machine Learning est un domaine de l’intelligence artificielle qui étudie comment des algorithmes peuvent apprendre en étudiant des exemples.

L’intérêt principal des chatbots est d’offrir un service conversationnel automatisé mais personnalisé. Ils permettent de contrôler un volume de sollicitations et d’inclure du self-service dans les conversations. Messenger sur Facebook reste le canal ayant la plus large audience en Europe avec les chatbot directement intégrés aux sites webs.

Dans le contexte de la pharmacie, les chatbots peuvent servir soit d’assistant professionnel au pharmacien, soit de créer un nouveau canal d’échange avec les clients de la pharmacie.

Partie 1 : le chatbot, assistant professionnel du pharmacien

Ainsi pour répondre aux besoins métiers du pharmacien, ces chatbots pourraient remplir plusieurs fonctions comme par exemple :

  • l’aide à la recherche d’information
  • l’amélioration des relations clients avec les fournisseurs
  • l’assistance à la déclaration d’effets indésirables (Pharmacovigilance)
  • l’évaluation de l’efficience de services.

 La recherche d’information

Cet usage est répandu pour le grand public. La société Jam a conçu un chatbot sur Messenger qui propose aux Millenials des bonnes adresses, des idées d’activités et des bons plans. Un nouveau service, en partenariat avec le journal Le Monde, « JamNews » propose désormais de recevoir tous les matins les 5 articles du Monde les plus partagés.

Copies d'écran Jam sur Messenger

Copies d’écran Jam sur Messenger

Sur le même principe, le pharmacien pourrait bénéficier d’une agrégation de contenus habituellement consultés depuis différentes sources. Le chatbot présenterait alors l’avantage de centraliser une veille d’articles sur des thématiques d’intérêt spécifique (e-santé, actualité réglementaire, innovation en point de vente, pathologies …). Ce type de service pourrait être développé par tout partenaire ayant l’ambition d’apporter de l’information segmentée par catégorie et personnalisée selon les choix de l’utilisateur.

Fluidifier les relations avec les fournisseurs

Un des irritants dans le quotidien du pharmacien se cristallise lors de la préparation des commandes et de leur réception physique et comptable.

Lors de la préparation de commande sur le Logiciel de Gestion de l’Officine (LGO) certains paramètres peuvent être personnalisés pour l’édition d’un projet de commande (durée du stock tampon, durée du réassort souhaité, délais de payement, colisage, prix, historique des ventes …). La proposition de quantité du projet de commande est basée sur un historique des ventes. Cependant, ce dernier est peu contextualisé. Il s’agit de données brutes ne prenant pas en compte la présence d’une promotion durant une certaine période, d’une mise en avant produit, de la présence d’une animation, de pics de pathologies inhabituelles, d’une variation d’activité chez les prescripteurs … On peut imaginer un algorithme intelligent plus prédictif et plus précis de suggestion des quantités à commander. Cette proposition tiendrait compte de multiples facteurs internes et externes ainsi que de leurs variations, dans le temps, liées à un contexte particulier. Les projets de commandes seraient plus justes et prendraient moins de temps à vérifier. Une piste prometteuse pour les LGO auxquels il reste donc à entraîner un super  algorithme pour l’optimisation du flux de produits.

Autre axe d’amélioration du quotidien, la gestion des erreurs lors de la réception des commandes (problème de quantités réceptionnées, remises non appliquées, demande de facture, litige pour produit abîmés, périmés, suivi de livraison, réassort, délégué vacant sur un secteur…). Les laboratoires traitent les réclamations au niveau de leur service client par téléphone ou via le délégué qui doivent retranscrire et adresser la demande au bon service (comptabilité, logistique, saisie de commande…). Ces multiples étapes intermédiaires rendent les temps de réponse longs.
D’autant plus que certains laboratoires dispose d’un portefeuille de produits large qu’ils traitent par catalogue (éthique, OTC, générique …) ayant chacun leur propre réseau et canal de contact. Pour le pharmacien, pas évident donc de s’y retrouver, souvent obligé de rechercher le numéro de téléphone spécifique pour sa demande et contacter successivement différents interlocuteurs.
Ainsi un laboratoire pourrait mettre en place une interface unique de réception des réclamations qui qualifierait la demande, demanderait les justificatifs nécessaires au traitement et adresserait au bon service. Cela suppose donc une architecture technique complexe et interconnectée entre les différents services permettant au bot d’accéder aux données clients, au CRM du délégué, au système de gestion des commandes, de suivi des litiges … évitant au pharmacien d’avoir à répéter les mêmes informations à plusieurs interlocuteurs. Le chantier est donc colossal pour les fournisseurs avant de pouvoir proposer un accès unique (sur le site web du fournisseur ou encore via le LGO du pharmacien) d’un agent capable de répondre instantanément à la problématique commerciale du client pharmacien. En effet, la notion d’assistance en temps réel est une attente forte de la part des utilisateurs à l’ère du numérique.

Ainsi, dans un monde idéal et « intelligent », les fournisseurs de la pharmacie pourraient proposer une expérience fluide, cohérente et facile, à chaque étape du processus d’achat, de la découverte du produit au service après vente. Au final, il s’agit d’organiser et rationaliser la trésorerie de la pharmacie.

Pharmacovigilance

Le récent changement de formule du Levothyrox a eu un écho sans précédent auprès des patients. Le pharmacien s’est retrouvé en première ligne face aux interrogations des patients mais également avec l’obligation légale de déclarer tout effet indésirable suspecté d’être dû à un médicament portés à sa connaissance[1]. C’est sur ce dernier point qu’une interface conversationnelle pourrait être utile pour aider à compléter les nombreuses rubriques des formulaires de déclaration des effets indésirables, incidents ou risques d’incidents liés aux produits de santé.

Cerfa_10011-06- pharmacovigilance

Cerfa_10011-06- pharmacovigilance

Auparavant, les déclarations de pharmacovigilance se faisaient auprès du centre régional de pharmacovigilance (CRPV) par courrier, télécopie ou courrier électronique, en complétant une fiche recto verso de déclaration ou en complétant en ligne une déclaration dématérialisée sur le site de l’ANSM. Depuis le 13 mars 2017, les professionnels de santé ou les usagers peuvent également signaler aux autorités sanitaires tout événement indésirable sur le site signalement-sante.gouv.fr.

Par nature, une déclaration d’effet indésirable est fastidieuse par la quantité d’information à saisir. En revanche, un assistant conversationnel basé sur la voix permettrait de s’affranchir de cet obstacle à la déclaration d’effets indésirables ou de mésusages de médicament. La dictée des items et la reconnaissance du langage naturel oral supprimerait la barrière laborieuse de la déclaration.
A noter qu’en conséquence, le nombre de signalements augmenterait significativement. La veille sanitaire aurait donc des signaux plus nombreux et après traitement gagnerait en efficience.

Evaluation de l’impact de services

La convention pharmaceutique 2018-2022, signée entre l’assurance maladie et un seul syndicat de pharmacien[2] , préfigure un modèle économique pour le pharmacien décorrélé du prix unitaire du médicament, notamment avec l’introduction de nouveaux honoraires de dispensation et de bilans de médication pour certaines populations cibles.

Pour aller plus loin et dans l’objectif d’obtenir de nouvelles prérogatives, l’efficience de ce type d’accompagnement réalisé par le pharmacien devra être mesurée. L’amélioration de la qualité de vie des patients, la diminution des complications ou du recours à des consultations évitables sont des indicateurs pour mesurer l’impact des nouvelles missions accordées aux pharmaciens. La collecte de data en temps réel à grande échelle auprès des patients permettrait d’objectiver le « service rendu » par les pharmaciens en termes de santé publique et de qualité de vie des patients.

Par exemple, la start-up Observia propose une plateforme pour mener de façon interactive et pédagogique les entretiens pharmaceutiques protocolisés (près de 4 000 entretiens AVK, AOD ou asthme y ont été réalisés depuis 2014). Observia a publié en mars 2017 un bilan des entretiens pharmaceutiques AVK sur le critère de l’observance des anticoagulants oraux[3]. Les conclusions montrent un impact positif des entretiens pharmaceutiques AVK. L’observance médicamenteuse, notamment l’absence d’arrêt du traitement (persistance), a été comparée chez les patients selon qu’ils aient bénéficié des entretiens ou pas. Et l’absence d’interruption prématurée des traitements (persistance) est significativement meilleure chez les patients ayant été reçus pour un entretien (81,3% voir jusqu’à 83,4% de patients persistants selon l’implication des pharmaciens dans la démarche, vs 79,3% sans accompagnement).

On peut imaginer un protocole impliquant des chatbots comme moyen simple et en temps réel pour réaliser une étude d’impact directement auprès des patients.

Apporter de l’intelligence dans les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée réalisées par le pharmacien ou son équipe semblent donc des pistes prometteuses pour des assistants professionnels intelligents en pharmacie. Les bénéfices peuvent porter sur un gain de temps et une amélioration de la trésorerie en rationalisant les achats, mais également adresser des enjeux plus larges en rendant la veille sanitaire plus efficiente ainsi qu’en défendant la profession avec l’évaluation de l’impact des nouveaux services.

Dans le prochain article, l’usage des chatbots par les clients-patients sera abordé comme nouveau canal d’échange dans le cadre de l’exercice des pharmaciens.

 Sources :

[1] Article L5121-25 créé par LOI n°2011-2012 du 29 décembre 2011 – art. 28

[2] http://www.uspo.fr/wp-content/uploads/2017/07/2017-77-Avenant-11-Convention-Pharmaceutique-sign%C3%A9.pdf

[3] L’enquête a été administrée par questionnaire auprès d’un panel de 436 pharmaciens qui l’ont complétée à posteriori pour l’ensemble de leurs patients sous AVK entre 2014 et 2015

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