La prescription électronique, définie comme la saisie et la transmission électronique de diverses données de prescriptions (médicaments, requêtes de laboratoires, imagerie), est une technologie qui promet d’augmenter la productivité de l’exécution d’une prescription, de diminuer les erreurs reliées à l’illisibilité des prescriptions manuscrites et d’améliorer l’usage approprié des médicaments. Toutefois, la réalisation des bénéfices associés à cette technologie dépend grandement du contexte local de l’implantation et la configuration du système, qui doivent être adaptés aux besoins de l’établissement de santé et aux pratiques locales des professionnels. Bien que la prescription électronique soit implantée depuis plus d’une décennie dans plusieurs établissements de santé à travers le monde, il s’agit d’une technologie émergente au Québec et au Canada. Le Centre hospitalier universitaire (CHU) Sainte-Justine est l’un des premiers établissements de santé au Québec qui a implanté un système informatisé d’entrée d’ordonnances (SIEO) en 2019. L’outil, développé par un fournisseur local, a été adapté spécifiquement aux besoins de cet hôpital pédiatrique. Ainsi, l’objectif principal de ce mémoire est d’évaluer les effets de ce SIEO sur la sécurité de l’usage des médicaments. Plus spécifiquement, ce mémoire vise à 1) mesurer et décrire les problèmes liés à l’usage des médicaments avant et après l’implantation du SIEO, 2) identifier les caractéristiques du SIEO qui influencent la sécurité de l’usage des médicaments et 3) formuler des recommandations pour optimiser les bénéfices de l’outil de prescription électronique pour les patients et les utilisateurs. Afin de répondre à ces objectifs, ce travail présente deux études distinctes : 1. Une première analyse heuristique de l’utilisabilité portant spécifiquement sur la vulnérabilité du système a été effectuée en préimplantation du SIEO. Des scénarios visant à identifier les vulnérabilités du système ont été élaborés, puis un score permettant de noter la capacité du système à pallier ces vulnérabilités a été attribué par trois experts indépendants, afin de formuler des recommandations sur le design des fonctionnalités clés de cet outil. 2. Une étude observationnelle pré-post a été menée dans la période précédant l'implantation du système, et suivant l'implantation du système, dans l'unité pilote de pédiatrie générale. L’étude observationnelle est composée de deux volets, soit : a) une analyse des erreurs liées aux prescriptions de médicaments pour un échantillon d’ordonnances rédigées pendant une semaine par une analyse des interventions des pharmaciens et un audit de conformité des prescriptions et b) une analyse pré-post des erreurs liées au circuit du médicament, à partir des rapports d’incidents et accidents déclarés en lien avec le médicament. Les types d'erreurs ont été analysés afin de bien comprendre leur nature, ainsi que le rôle potentiel de la technologie sur la sécurité de l’usage des médicaments. Ces analyses ont été contextualisées par une description des fonctionnalités du SIEO (par l’utilisation d’outils validés pour l’évaluation des SIEO), des flux cliniques (par l’observation directe), et du projet d’implantation (par l’analyse de documents et des discussions avec les parties prenantes) afin de formuler des recommandations visant à optimiser les bénéfices du SIEO. Le premier article rapporte l'analyse de l'utilisabilité (étude 1) et des problèmes liés à la prescription de médicaments (étude 2a). Les résultats suggèrent que le système d’aide à la décision intégré au SIEO ne disposait pas de fonctionnalités recommandées pour limiter les vulnérabilités liées à l’usage de ce type d’outil. Néanmoins, les erreurs de conformité, qui représentaient la majorité des problèmes de prescription avant l’implantation ont été complètement éliminées par le nouveau SIEO. Toutefois, il n’y a pas eu de différence sur les erreurs de dosage et les autres interventions des pharmaciens. Ainsi, les résultats obtenus confirment qu’il est nécessaire de configurer un système d’aide à la décision avancé et adapté aux soins hospitaliers pédiatriques afin de réduire davantage les erreurs cliniques liées aux ordonnances de médicaments. Le deuxième article présente l’analyse des rapports d’incidents et accidents (étude 2b), et vise à estimer les effets du SIEO sur la sécurité de l'usage des médicaments, ainsi que mieux comprendre les erreurs de médicaments dans l’ensemble du processus des soins. L’article met en évidence le rôle important de la prescription électronique dans la simplification des étapes de la relève, de la transmission et de la transcription de la prescription. De plus, l'amélioration de l’utilisabilité de la feuille d’administration des médicaments électronique (FADMe) pourrait contribuer à réduire davantage le nombre d'erreurs liées au médicament. Ces deux articles permettent d’explorer les liens entre les caractéristiques du SIEO et les effets sur la sécurité de l’usage des médicaments, durant l’étape de prescription spécifiquement ainsi qu’à travers l’entièreté du circuit du médicament. Des recommandations sur l’utilisabilité du système et des stratégies de prévention sont présentées afin de réduire les erreurs liées au médicament. / Computerized provider order entry (CPOE), defined as a system used for entering and transmitting orders (e.g., for drugs, imaging, or lab requests) electronically, is a technology that can increase the productivity of order dispensing, reduce errors related to the illegibility of handwritten prescriptions and increase the appropriate use of medication. However, achieving the benefits associated with this technology depends on the local context of the implementation and configuration of the system, which must be adapted to the needs of the healthcare institution and the local practices of the healthcare professionals. Although CPOEs have been implemented for more than a decade in many healthcare institutions worldwide, it is an emerging technology in Quebec and Canada. The Centre hospitalier universitaire (CHU) Sainte-Justine is one of the first healthcare institutions in Quebec to implement a CPOE system in 2019. The CPOE, which was developed by a local vendor, was tailored specifically to meet the needs of the CHU Sainte-Justine's pediatric inpatient population. Thus, this study aims to evaluate the effects of the CPOE on medication safety. More specifically, this study seeks to 1) measure and describe problems related to medication use before and after the implementation of the CPOE, 2) identify the characteristics of the CPOE that influence medication safety, and 3) provide recommendations to optimize the benefits of the CPOE for patients and users. To address these objectives, two studies were conducted: 1. An expert-based heuristic vulnerability analysis of the system was performed to analyze the usability of the CPOE in the pre-implementation phase. Scenarios to identify system vulnerabilities were developed, and a score to rate the CPOE's ability to address these vulnerabilities was assigned by three independent experts to make recommendations on the design of the CPOE's key features. 2. A pre-post observational study was conducted prior to and following the CPOE implementation in the general pediatrics unit. The observational study included two components: a) An analysis of medication orders problems for a sample of prescriptions ordered for one week through the documentation of pharmacists’ interventions and a prescription conformity audit; b) An analysis of medication-related incident and accident reports throughout the year in pre and post implementation. The types of errors were described to understand their nature, as well as the potential role of technology on the safety of medication use. The analyses were contextualized with descriptions of the CPOE features (through the use of validated tools for CPOE evaluation), clinical workflows (through direct observation) and implementation project (through secondary document analysis and discussions with stakeholders) in order to make recommendations to improve medication safety. The first article covers the vulnerability analysis (study 1) and the medication orders problems at the prescribing step (study 2a). The results show that the clinical decision support system (CDSS) integrated into the CPOE lacked the recommended features to identify pediatric order errors. Conformity errors, which accounted for most prescribing errors, were completely eliminated by the prescriber implementation. However, there was no difference in dosing errors and other pharmacist interventions. Thus, the results obtained from these two components suggest the need to configure an advanced CDSS tailored to pediatric hospital care to further reduce clinical errors. The second article, focused on the analysis of incident and accident reports (study 2b), aims to estimate the impacts of the electronic prescriber on medication safety, as well as to better understand medication errors in the overall care process. The article highlights the importance of simplifying the acknowledgment, transmission, and transcription steps by implementing a CPOE. Improving the usability of the electronic medication administration record (eMAR) could further reduce medication errors. These two articles explore the relationship between the characteristics of the CPOE and their impact on medication safety, specifically at the prescribing step and throughout the entire medication management process. Recommendations on system usability and other prevention strategies are presented to improve medication safety.

[ES] El síndrome metabólico se define como un conjunto de trastornos (e.g., niveles elevados de presión arterial, niveles elevados de glucosa en sangre, exceso de grasa abdominal o niveles elevados de colesterol o triglicéridos) que afectan a un individuo al mismo tiempo. La presencia de uno de estos factores no implica un riesgo elevado para la salud, sin embargo, presentar varios de ellos aumenta la probabilidad de sufrir enfermedades secundarias como la enfermedad cardiovascular o la diabetes tipo II. Las enfermedades difusas hepáticas son todas aquellas enfermedades que afectan a las células funcionales del hígado, los hepatocitos, alterando, de este modo, la función hepática. En estos procesos, los hepatocitos se ven sustituidos por adipocitos y tejido fibroso. La enfermedad de hígado graso no alcohólico es una afección reversible originada por la acumulación de triglicéridos en los hepatocitos. El alcoholismo, la obesidad, y la diabetes son las causas más comunes de esta enfermedad. Este estado del hígado es reversible si se cambia la dieta del paciente, sin embargo, si este no se cuida, la enfermedad puede ir avanzando hacia estadios más severos, desencadenando fibrosis, cirrosis e incluso carcinoma hepatocelular (CHC). La temprana detección de todos estos procesos es de gran importancia en la mejora del pronóstico de los pacientes. Así, las técnicas de imagen en combinación con modelos computacionales permiten caracterizar el tejido mediante la extracción de parámetros objetivos, conocidos como biomarcadores de imagen, relacionados con estos procesos fisiológicos y patológicos, permitiendo una estadificación más precisa de las enfermedades. Además, gracias a las técnicas de inteligencia artificial, se pueden desarrollar algoritmos de segmentación automática que permitan realizar dicha caracterización de manera completamente automática y acelerar, de este modo, el flujo radiológico. Por todo esto, en la presente tesis doctoral, se presenta una metodología para el desarrollo de modelos de segmentación y cuantificación automática, siendo aplicada a tres casos de uso. Para el estudio del síndrome metabólico se propone un método de segmentación automática de la grasa visceral y subcutánea en imágenes de tomografía computarizada (TC), para el estudio de la enfermedad hepática difusa se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de la grasa y hierro hepáticos en imágenes de resonancia magnética (RM), y, finalmente, para el estudio del CHC, se propone un método de segmentación hepática y cuantificación de los descriptores de la curva de perfusión en imágenes de RM. Todo esto se ha integrado en una plataforma que permite su integración en la práctica clínica. Así, se han adaptado los algoritmos desarrollados para ser ejecutados en contenedores Docker de forma que, dada una imagen de entrada, generen los parámetros cuantitativos de salida junto con un informe que resuma dichos resultados; se han implementado herramientas para que los usuarios puedan interactuar con las segmentaciones generadas por los algoritmos de segmentación automática desarrollados; finalmente, éstos se han implementado de forma que generen dichas segmentaciones en formatos estándar como DICOM RT Struct o DICOM Seg, para garantizar la interoperabilidad con el resto de sistemas sanitarios. / [CA] La síndrome metabòlica es defineix com un conjunt de trastorns (e.g., nivells elevats de pressió arterial, nivells elevats de glucosa en sang, excés de greix abdominal o nivells elevats de colesterol o triglicèrids) que afecten un individu al mateix temps. La presència d'un d'aquests factors no implica un risc elevat per a la salut, no obstant això, presentar diversos d'ells augmenta la probabilitat de patir malalties secundàries com la malaltia cardiovascular o la diabetis tipus II. Les malalties difuses hepàtiques són totes aquelles malalties que afecten les cèl·lules funcionals del fetge, els hepatòcits, alterant, d'aquesta manera, la funció hepàtica. En aquests processos, els hepatòcits es veuen substituïts per adipòcits i teixit fibrós. La malaltia de fetge gras no alcohòlic és una afecció reversible originada per l'acumulació de triglicèrids en els hepatòcits. L'alcoholisme, l'obesitat, i la diabetis són les causes més comunes d'aquesta malaltia. Aquest estat del fetge és reversible si es canvia la dieta del pacient, no obstant això, si aquest no es cuida, la malaltia pot anar avançant cap a estadis més severs, desencadenant fibrosis, cirrosis i fins i tot carcinoma hepatocel·lular (CHC). La primerenca detecció de tots aquests processos és de gran importància en la millora del pronòstic dels pacients. Així, les tècniques d'imatge en combinació amb models computacionals permeten caracteritzar el teixit mitjançant l'extracció paràmetres objectius, coneguts com biomarcadores d'imatge, relacionats amb aquests processos fisiològics i patològics, permetent una estratificació més precisa de les malalties. A més, gràcies a les tècniques d'intel·ligència artificial, es poden desenvolupar algorismes de segmentació automàtica que permeten realitzar aquesta caracterització de manera completament automàtica i accelerar, d'aquesta manera, el flux radiològic. Per tot això, en la present tesi doctoral, es presenta una metodologia per al desenvolupament de models de segmentació i quantificació automàtica, sent aplicada a tres casos d'ús. Per a l'estudi de la síndrome metabòlica es proposa un mètode de segmentació automàtica del greix visceral i subcutani en imatges de tomografia computada (TC), per a l'estudi de la malaltia hepàtica difusa es proposa un mètode segmentació hepàtica i quantificació del greix i ferro hepàtics en imatges de ressonància magnètica (RM), i, finalment, per a l'estudi del CHC, es proposa un mètode de segmentació hepàtica i quantificació dels descriptors de la corba de perfusió en imatges de RM. Tot això s'ha integrat en una plataforma que permet la seua integració en la pràctica clínica. Així, s'han adaptat els algorismes desenvolupats per a ser executats en contenidors Docker de manera que, donada una imatge d'entrada, generen els paràmetres quantitatius d'eixida juntament amb un informe que resumisca aquests resultats; s'han implementat eines perquè els usuaris puguen interactuar amb les segmentacions generades pels algorismes de segmentació automàtica desenvolupats; finalment, aquests s'han implementat de manera que generen aquestes segmentacions en formats estàndard com DICOM RT Struct o DICOM Seg, per a garantir la interoperabilitat amb la resta de sistemes sanitaris. / [EN] Metabolic syndrome is defined as a group of disorders (e.g., high blood pressure, high blood glucose levels, excess abdominal fat, or high cholesterol or triglyceride levels) that affect an individual at the same time. The presence of one of these factors does not imply an elevated health risk; however, having several of them increases the probability of secondary diseases such as cardiovascular disease or type II diabetes. Diffuse liver diseases are all those diseases that affect the functional cells of the liver, the hepatocytes, thus altering liver function. In these processes, the hepatocytes are replaced by adipocytes and fibrous tissue. Non-alcoholic fatty liver disease is a reversible condition caused by the accumulation of triglycerides in hepatocytes. Alcoholism, obesity, and diabetes are the most common causes of this disease. This liver condition is reversible if the patient's diet is changed; however, if the patient is not cared for, the disease can progress to more severe stages, triggering fibrosis, cirrhosis and even hepatocellular carcinoma (HCC). Early detection of all these processes is of great importance in improving patient prognosis. Thus, imaging techniques in combination with computational models allow tissue characterization by extracting objective parameters, known as imaging biomarkers, related to these physiological and pathological processes, allowing a more accurate statification of diseases. Moreover, thanks to artificial intelligence techniques, it is possible to develop automatic segmentation algorithms that allow to perform such characterization in a fully automatic way and thus accelerate the radiological workflow. Therefore, in this PhD, a methodology for the development of automatic segmentation and quantification models is presented and applied to three use cases. For the study of metabolic syndrome, a method of automatic segmentation of visceral and subcutaneous fat in computed tomography (CT) images is proposed; for the study of diffuse liver disease, a method of liver segmentation and quantification of hepatic fat and iron in magnetic resonance imaging (MRI) is proposed; and, finally, for the study of HCC, a method of liver segmentation and quantification of perfusion curve descriptors in MRI is proposed. All this has been integrated into a platform that allows its integration into clinical practice. Thus, the developed algorithms have been adapted to be executed in Docker containers so that, given an input image, they generate the quantitative output parameters together with a report summarizing these results; tools have been implemented so that users can interact with the segmentations generated by the automatic segmentation algorithms developed; finally, these have been implemented so that they generate these segmentations in standard formats such as DICOM RT Struct or DICOM Seg, to ensure interoperability with other health systems. / Jimenez Pastor, AM. (2023). Aprendizaje profundo y biomarcadores de imagen en el estudio de enfermedades metabólicas y hepáticas a partir de resonancia magnética y tomografía computarizada [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202602