Automatisation de pharmacies dans le domaine hospitalier

Automatisation de pharmacies dans le domaine hospitalier 

Selon Pesko (1991), les équipements servant à reconditionner les médicaments reçus en vrac ou produits à la pharmacie pour qu’ils respectent la méthode unit dose peuvent être séparés en trois catégories : 1) manuels, 2) semi-automatisés et 3) automatisés. Le développement de tels équipements étant une opportunité d’affaires indéniable, plusieurs compagnies se sont déjà lancées dans l’aventure.

Les cartes alvéolées sont en soit des outils de préparation manuelle de doses de médicaments oraux solides. Un technicien de la pharmacie peut remplir celles-ci en déposant les doses de médicaments dans les différents dômes de plastique, le tout en suivant une liste générée par la base de données de l’hôpital. Il selle ensuite les dômes en utilisant la feuille de carton adhésive (Pesko, 1991).

Pour faciliter cette tâche, McKesson Automation Canada a lancé, en 2017, le système BlistAssist®, un système semi-automatisé d’aide au remplissage de cartes alvéolées. Il indique au technicien dans quel dôme il doit placer les médicaments et enregistre une photo du produit fini, afin de faciliter l’inspection de la carte par le pharmacien (McKesson Canada, 2018a).

La compagnie canadienne Synergie Médicale fabrique, de son côté, le SynMed (Synergie Médicale, 2015). Tout comme le VBM 200F, le SynMed est conçu pour automatiser le remplissage de cartes alvéolées.

De son côté, Omnicell distribue l’OnDemand Accuflex, un appareil automatisé utilisant un bras robotisé sériel pour passer d’un médicament à l’autre lors du remplissage des cartes alvéolées. Un technicien est toutefois nécessaire pour alimenter le système en cartes alvéolées.

En ce qui concerne les bandes de plastique, l’option manuelle n’est pas envisageable. Une machine semi-automatisée ou automatisée doit être utilisée. Medical Packaging inc. produit l’appareil Auto-Print. De petites dimensions, celui-ci s’installe sur une table de travail et ne prend en charge qu’un médicament à la fois. L’intervention du technicien est donc régulièrement requise pour maintenir la production.

La compagnie Medical Packaging inc. produit de son côté le système Auto-Draw. Un système semi-automatisé qui requiert que le technicien place, une à une, les seringues dans un réceptacle à cet effet.Le système utilise ensuite une pompe péristaltique pour injecter le bon volume de liquide dans la seringue. Le technicien doit aussi remplacer la tuyauterie lorsqu’il change de médicament (Medical Packaging inc., 2016a).

Pénétration des outils automatisés sur le marché 

Les équipements de reconditionnement de médicaments ont connu un certain succès dans le milieu hospitalier. L’ASHP a conduit, en 2014, un sondage sur les habitudes de préparation et de distribution des doses de médicaments par les pharmacies d’hôpitaux américaines (Pedersen, Schneider & Scheckehoff, 2015). Le sondage, publié dans l’American Journal of Health-System Pharmacy (AJHP), révèle que 97 % des hôpitaux utilisent un certain niveau d’automatisation dans leur quotidien, cette proportion a doublé depuis 1999. (Pedersen et al., 2015) Les systèmes robotisés sont, par contre, à la traine avec une pénétration de marché de seulement 8.3 %, en reculent de 2,5 % par rapport au sondage de 2010. Il est remarqué que 25,8 % des hôpitaux utilisent, encore de façon principale, une méthode centralisée manuelle. Ce nombre a toutefois rapidement diminué depuis le début du siècle, il se chiffrait alors à 69,7 % des établissements (Pedersen et al., 2015). Toujours selon la même étude réalisée en 2014, les robots, préparant des seringues intraveineuses, ne sont présents que dans 3,2 % des centres hospitaliers des États-Unis, en lente progression par rapport au sondage de 2010 (2,6 %). Les systèmes robotisés sont principalement présents dans les hôpitaux de plus de 400 lits.

Un autre sondage, réalisé en 2017 par Halvorse (2017) pour le compte de la compagnie Pharmacy Puchasing & Products, révèle que 67 % des hôpitaux sondés aux États-Unis prévoient une augmentation de leur budget en automatisation dans un horizon de 3 à 5 ans. Il faut par contre noter que ces budgets incluent également l’automatisation des systèmes informatiques et des processus de travail. Il révèle aussi que 91 % des répondants reconnaissent la nécessité de reconditionner certains médicaments dans leurs locaux. En terminant, le sondage révèle que 60 % des établissements réalisent présentement des préparations de façon manuelle, que 45 % utilisent de petits appareils sur table (p. ex. Auto-Draw, Auto-Fill) et que 27 % utilisent des appareils à grand volume (p. ex. PacMed) (Halvorse, 2017).

Impact et résultat des outils automatisés 

Trois études distinctes ont été réalisées pour évaluer l’efficacité de trois systèmes automatisés. La première, réalisée en 2013 par Jacq & Lagrange (2014), évalue les performances du système RMD 818. L’étude conclut qu’après huit ans d’utilisation, l’appareil a apporté des changements positifs pour le centre hospitalier. Pour une production de 4500 doses orales liquides par mois, le taux de non-conformité révélé est inférieur à 0,04 %. Toujours selon l’étude, le temps consacré par le personnel infirmier à la préparation des médicaments a drastiquement chuté. La conclusion de cette étude suggère l’achat d’un second système RMD 818.

La seconde étude, réalisée en 2015 par Al-Jazairi et al. (2015), étudie l’impact de l’intégration d’un système de préparation de seringues injectables et de sac de soluté pour des médicaments dangereux. L’appareil est le CytoCare de la compagnie Health Robotics. Celle-ci ne détient plus les droits sur l’appareil depuis maintenant quelques années. L’étude révèle que le système robotisé échoue à rencontrer les spécifications de précision dans 15 % des cas lorsqu’utilisé pour préparer plus de 2900 doses annuellement. L’étude conclut que l’efficacité du système est limitée et que la technologie ne semble pas assez mature pour son adoption universelle.

La troisième étude réalisée en 2017 par Hioki, Iwamoto, Morikawa, Okuda, Paolucci & Sudo (2017) évalue les performances du système APOTECAchemo. Ce système est la version renouvelée du CytoCare présenté dans l’étude réalisée par Al-Jazairi et al. (2015). Cette nouvelle mouture du système a été rendue possible par le rachat des droits du CytoCare par la compagnie LOCCIONI. L’étude démontre que le robot a permis d’éliminer la contamination résiduelle des médicaments en comparaison avec une production manuelle. De plus, le temps de préparation des doses de chimiothérapie a diminué d’environ 3 minutes pour s’établir à 6,11 min. L’étude conclut que l’APOTECAchemo donne un avantage incontestable au niveau de la précision et de la sécurité.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LITTÉRATURE
1.1 Méthodologie de gestion des médicaments dans le domaine hospitalier
1.2 Reconditionnement et distribution des médicaments
1.3 Automatisation de pharmacies dans le domaine hospitalier
1.3.1 Pénétration des outils automatisés dans le marché
1.3.2 Impact et résultat des outils automatisés
1.4 CHU Sainte-Justine
1.4.1 Besoins particuliers
1.4.2 Stratégie de reconditionnement actuelle
1.4.3 Impact de la méthode manuelle
1.4.4 Requis du projet
1.4.5 Analyse des coûts
1.4.6 Autres hôpitaux pédiatriques canadiens
1.5 Anciens projets
CHAPITRE 2 SYSTÈME DE MANIPULATION
2.1 Cadre théorique
2.1.1 Structure de la cellule
2.1.2 Robot
2.1.3 Préhenseur
2.2 Méthodologie
2.2.1 La structure de la cellule
2.2.2 Les bras robotisés
2.2.3 Le système de préhension
2.3 Résultats et analyse
2.3.1 Structure de la cellule
2.3.2 Robot
2.3.3 Préhenseur
Les seringues orales
Stratégie de préhension
Géométrie des seringues
Espace de travail
Emplacement de préhension
Choix méthode de préhension et type de préhenseur
Conception des accessoires de préhension
Les bouteilles de médicaments liquides
Stratégie de préhension
Géométrie des bouteilles
Espace de travail
Emplacement de préhension
Choix méthode de préhension et type de préhenseur
Conception des accessoires de préhension
CHAPITRE 3 SYSTÈME DE REMPLISSAGE
3.1 Cadre théorique
3.2 Résultats et analyse
CHAPITRE 4 SYSTÈME DE STOCKAGE DE LA MATIÈRE PREMIÈRE
4.1 Cadre théorique
4.2 Résultats et analyse
CHAPITRE 5 SYSTÈME D’INSPECTION
5.1 Cadre théorique
5.1.1 Traitement d’image
5.1.2 Projection de zone
5.1.3 ACP
5.1.4 Bayes Quadratique
5.1.5 K-nn
5.1.6 SVM
5.2 Méthodologie
5.2.1 Images et traitement d’image
5.2.2 Projection de zone
5.2.3 ACP
5.2.4 Bayes
5.2.5 K-nn
5.2.6 SVM
5.2.7 Comparaison des performances
5.3 Résultats
5.3.1 Création de la base de données
5.3.2 Implémentation et comparaison des classificateurs
5.4 Analyse
CHAPITRE 6 DISCUSSION ET RECOMMANDATIONS
6.1 Système de manipulation
6.2 Système de remplissage
6.3 Système de gestion des matières premières
6.4 Système d’inspection
6.5 Recommandations
CONCLUSION

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