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5 questions sur l’exploration des sentiments des décideurs du secteur des soins de santé
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Darlena Le
Découvrez les résultats de l’AMCP Annual 2025
Q&R avec Darlena Le
En prévision de la réunion de l’AMCP de 2025, nous avons eu l’occasion de nous entretenir avec Darlena Le, PharmD, chercheuse, Health Outcomes and Market Access au sujet de son affiche « Understanding healthcare decision-maker sentiments : Utilisation du traitement du langage naturel pour prédire les résultats de la couverture des formulaires. Ce travail utilise l’IA pour analyser des données qualitatives, offrant de nouvelles perspectives sur la nature prédictive des perceptions des décideurs en soins de santé. Hannah Bischel, PharmD ; Claire Gorey, Ph. D. ; Christophe Klein ; Jason Lynch, M.B.A. ; Joseph Washington, PharmD, MS ; Zade Hikmat, PharmD, MS ; Andrew Gaiser, PharmD, MBA, MS ; et Melissa McCart, PharmD, MS sont les co-auteures de l’affiche.
Darlena partage ici l’inspiration derrière ses recherches, les principaux points à retenir, les découvertes inattendues et les prochaines étapes
Qu’est-ce qui a inspiré cette recherche ?
Darlena Le : L’intelligence artificielle (IA) est un sujet brûlant, et j’avais hâte de faire des recherches dans ce domaine. Bien que l’IA soit connue pour créer des gains d’efficacité dans divers processus, je voulais me concentrer sur l’analyse des données qualitatives, qui nécessite traditionnellement beaucoup de temps. Nous voulions nous concentrer sur l’analyse des sentiments, une technique spécifique de traitement du langage naturel (NLP) qui évalue si les données textuelles véhiculent un sentiment positif, négatif, neutre ou mitigé.
Bien que la PNL ait été largement utilisée dans le commerce électronique et dans d’autres domaines, des recherches limitées ont exploré si les sentiments des décideurs en matière de soins de santé à l’égard d’un produit peuvent prédire les résultats de la couverture des formulaires. Compte tenu de notre accès à FormularyDecisions, qui permet aux décideurs du secteur des soins de santé de fournir des commentaires qualitatifs et quantitatifs par le biais d’enquêtes sur les produits, nous avons eu l’idée d’étudier comment l’IA pouvait classer ces réponses et de voir comment certains sentiments aident à prédire les résultats de la couverture des formulaires.
Bien que la PNL ait été largement utilisée dans le commerce électronique et dans d’autres domaines, des recherches limitées ont exploré si les sentiments des décideurs en matière de soins de santé à l’égard d’un produit peuvent prédire les résultats de la couverture des formulaires. Compte tenu de notre accès à FormularyDecisions, qui permet aux décideurs du secteur des soins de santé de fournir des commentaires qualitatifs et quantitatifs par le biais d’enquêtes sur les produits, nous avons eu l’idée d’étudier comment l’IA pouvait classer ces réponses et de voir comment certains sentiments aident à prédire les résultats de la couverture des formulaires.
Y a-t-il une hypothèse qui a été confirmée par la recherche ?
Darlena Le : Au départ, nous avons émis l’hypothèse que des sentiments positifs mèneraient à des résultats plus favorables en matière de couverture des formulaires. Au lieu de cela, nous avons découvert que les sentiments mitigés, par rapport aux sentiments neutres, étaient associés à des résultats plus favorables en matière de couverture des formulaires. C’était surprenant et cela a jeté un nouvel éclairage sur notre compréhension des données.
Quels sont les principaux points à retenir de vos recherches ?
Darlena Le : Nous avons obtenu des réponses ouvertes à l’enquête FormularyDecisions sur les produits approuvés par la FDA auprès de décideurs du secteur des soins de santé du 16 juin 2022 au 1 er juin 2024.
Nous avons examiné trois attributs du produit : l’efficacité clinique, la valeur pour le patient et la valeur économique. La fonctionnalité AI Builder de Microsoft Power Platform a été utilisée pour effectuer une analyse des sentiments afin de classer les réponses sur ces attributs comme des sentiments positifs, négatifs, neutres ou mitigés.
Nos résultats ont révélé que les sentiments mitigés, par rapport aux sentiments neutres, étaient le meilleur prédicteur de niveaux de priorité et de préférence plus favorables pour les formulaires. En d’autres termes, le type de sentiment mitigé était associé à une cote de priorité plus élevée dans la gestion de la couverture d’un produit aux fins d’examen du formulaire et à une plus grande probabilité d’inscrire ou de planifier inscrire le produit au statut privilégié.
Nous avons examiné trois attributs du produit : l’efficacité clinique, la valeur pour le patient et la valeur économique. La fonctionnalité AI Builder de Microsoft Power Platform a été utilisée pour effectuer une analyse des sentiments afin de classer les réponses sur ces attributs comme des sentiments positifs, négatifs, neutres ou mitigés.
Nos résultats ont révélé que les sentiments mitigés, par rapport aux sentiments neutres, étaient le meilleur prédicteur de niveaux de priorité et de préférence plus favorables pour les formulaires. En d’autres termes, le type de sentiment mitigé était associé à une cote de priorité plus élevée dans la gestion de la couverture d’un produit aux fins d’examen du formulaire et à une plus grande probabilité d’inscrire ou de planifier inscrire le produit au statut privilégié.
Y a-t-il quelque chose dans la recherche qui était surprenant, auquel vous ne vous attendiez pas, que vous avez découvert ?
Darlena Le : La constatation la plus surprenante est que des sentiments mitigés, plutôt que positifs, étaient associés à des résultats plus favorables en matière de couverture des formulaires. Nos recherches ont suggéré que les sentiments mitigés pourraient refléter une évaluation équilibrée d’un produit. Cette idée s’aligne sur une étude antérieure qui a révélé que les examens médicaux contenant à la fois des contributions positives et négatives étaient perçus comme plus objectifs, ce qui facilitait une prise de décision plus éclairée. Cependant, cette explication nécessite une enquête plus approfondie.
Quelles sont les prochaines étapes de cette recherche ?
Darlena Le : Des recherches supplémentaires peuvent aider à déterminer si les sentiments mitigés reflètent effectivement une évaluation équilibrée d’un produit et servent d’indicateur potentiel pour la couverture des formulaires. D’autres facteurs pourraient être explorés qui pourraient influer sur les résultats de la couverture des formulaires, au-delà des trois caractéristiques du produit que nous avons examinées. L’analyse comparative des produits concurrents pourrait également fournir des informations supplémentaires, car les enquêtes comprenaient des questions sur les produits concurrents, mais nous nous concentrions actuellement uniquement sur le produit lui-même.
Les citations pertinentes pour le contenu décrit ici sont fournies dans l’article lié ici. Les lecteurs sont invités à examiner toutes les informations disponibles sur les sujets mentionnés dans le présent document et à se fier à leur propre expérience et à leur expertise pour prendre des décisions à ce sujet.
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