L'apport de L'intelligence artificielle dans la gestion de produits sanguins labiles au niveau de la banque de sang du CHU de Tizi Ouzou
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Date
2025-07-01
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Volume Title
Publisher
Université Mouloud Mammeri TIZI OUZOU Faculté de Medecine Département de Pharmacie
Abstract
L'intelligence artificielle est un processus innovant dans la gestion des données des produits sanguins. L'objectif
de notre mémoire était de proposer des solutions efficaces, rapides et sécurisées aux défis complexes rencontrés
en particulier en termes de prévision de la demandé, de gestion des stocks et de réduction de la pénurie : au
niveau de la banque de sang au sein du CHU de Tizi-Quzou, en Algérie, Des méthodes et des outils tels que
l'élaboration des fiches de distribution de l'année 2024 et des statistiques annuelles de la banque du sang allant
de 2019 à 2024 ont èté utilisées ainsi qu'un inventaire de 72 heures a été effectué. Ensuite, le recueil des
données a été codé, saisi, traité et visualisé à l'aide de Google Sheets, Microsoft Excel 2016, et IBM SPSS,
version 25. Des technologies d'intelligence artificielle ont été intégrées dans le processus analytique et prédictif
et dé gestion afin de testér et d'évaluer leur apport dans le cadre dé notre étude, L'étude est menée sur plus de 11
O08 patients transfusés, dont la majorité étaient des adultes (84,71 %6), en lien avec des pathologies chroniques,
des interventions chirurgicales et des affections hématologiques. Les groupes sanguins O Rh(D) positif (39,8 %)
et À Rh(D} positif (32,6 Yo) étaient majoritaires au sein de la population étudiée. En revanche, les phénotypes
Rh(D)} négatifs étaient peu fréquents. Les phénotypes dominants étaient : Ccee Kell-, CCee Kell-, et cos Kell-.
Cependant, la diversité immuno-hématologique complique la compatibilité et la gestion des produits sanguins
labiles( PSL) en particulier pour lés phénotypes rares, Nous avons constaté que le service d'hématologie est le
principal utilisateur de PSL, suivi des services de pédiatrie ct des urgences médicales et chirurgicales. L'LA, via
des modèles comme ARIMA, a été utilisée pour anticiper les besoins et adapter l'approvisionnement en PSL.
Les prévisions pour 2025 avaient estimé les besoins en PSL à 11 7$0 unités, soit une hausse de 6.7 4, en
tenant compte des besoins et de la croissance de l’activité hospitalière, Par ailleurs, L'IA a également permis une
réduction du temps dé sélection des poches compatibles et de mieux ajuster les stocks avec un gain de 80%,
Description
Keywords
Produit sanguin : gestion, Sang, Produit sanguin : gestion : intelligence artificielle