PHARMACY, PHARMACIST, RETAIL - PHARMACIE, PHARMACIEN, DISTRIBUTION

Lors de son assemblée générale à Dublin les 10 et 11 juin 2025, le groupement pharmaceutique de l’Union européenne (GPUE, qui représente les pharmacies d'officine à Bruxelles) a adopté une prise de position sur l’intelligence artificielle (IA) à laquelle l’Ordre national des pharmaciens a contribué. Cette position affiche la volonté partagée de la profession de garantir un cadre éthique, sécurisé et utile pour l'exercice officinal. Elle fait écho au guide pratique sur l’IA en pharmacie publié en mars par la Fédération internationale pharmaceutique (FIP), qui s’apprête à adopter une déclaration politique sur l’IA lors de son prochain congrès en septembre.

En lien avec la responsable des Taskforces « Ville », et les autres pôles de la DNS (notamment les pôles “Référentiels et services socles” e

L’arrivée des nouveaux modèles d’IA LLM (Large Language Model) avec comme fer de lance ChatGPT a fait trembler le monde. En formulant des réponses quasi humaines, elles viennent bousculer les usages et s’installer en pharmacie.

Petite révolution dans le monde de la pharmacie ? Comme un pied de nez aux attaques des plateformes pour vendre en ligne des médicaments, l’ensemble […]

Background: Large language models (LLMs) are increasingly integrated into medical education, with transformative potential for learning and assessment. However, their performance across diverse medical exams globally has remained underexplored. Objective: This study aims to introduce MedExamLLM, a comprehensive platform designed to systematically evaluate the performance of LLMs on medical exams worldwide. Specifically, the platform seeks to (1) compile and curate performance data for diverse LLMs on worldwide medical exams; (2) analyze trends and disparities in LLM capabilities across geographic regions, languages, and contexts; and (3) provide a resource for researchers, educators, and developers to explore and advance the integration of artificial intelligence in medical education. Methods: A systematic search was conducted on April 25, 2024, in the PubMed database to identify relevant publications. Inclusion criteria encompassed peer-reviewed, English-language, original research articles that evaluated at least one LLM on medical exams. Exclusion criteria included review articles, non-English publications, preprints, and studies without relevant data on LLM performance. The screening process for candidate publications was independently conducted by 2 researchers to ensure accuracy and reliability. Data, including exam information, data process information, model performance, data availability, and references, were manually curated, standardized, and organized. These curated data were integrated into the MedExamLLM platform, enabling its functionality to visualize and analyze LLM performance across geographic, linguistic, and exam characteristics. The web platform was developed with a focus on accessibility, interactivity, and scalability to support continuous data updates and user engagement. Results: A total of 193 articles were included for final analysis. MedExamLLM comprised information for 16 LLMs on 198 medical exams conducted in 28 countries across 15 languages from the year 2009 to the year 2023. The United States accounted for the highest number of medical exams and related publications, with English being the dominant language used in these exams. The Generative Pretrained Transformer (GPT) series models, especially GPT-4, demonstrated superior performance, achieving pass rates significantly higher than other LLMs. The analysis revealed significant variability in the capabilities of LLMs across different geographic and linguistic contexts. Conclusions: MedExamLLM is an open-source, freely accessible, and publicly available online platform providing comprehensive performance evaluation information and evidence knowledge about LLMs on medical exams around the world. The MedExamLLM platform serves as a valuable resource for educators, researchers, and developers in the fields of clinical medicine and artificial intelligence. By synthesizing evidence on LLM capabilities, the platform provides valuable insights to support the integration of artificial intelligence into medical education. Limitations include potential biases in the data source and the exclusion of non-English literature. Future research should address these gaps and explore methods to enhance LLM performance in diverse contexts.

Au total, 108 médicaments disponibles en pharmacies, dont le paracétamol, sont intégrés à cette étape du projet.

Dans le domaine de la pharmacie , l'intelligence artificielle (IA) se présente comme une révolution en gestation, promettant d'améliorer significativement la prise en charge des patients et la gestion des médicaments. Une étude récente menée par des chercheurs du laboratoire Translationnelle et Innovation en Médecine et Complexité (TIMC - CNRS/Université Grenoble Alpes), publiée dans l'International Journal of Medical Informatics, jette un éclairage sur l'évolution et le potentiel de ces technologies.

L’intelligence artificielle peut aider les services de pharmacie clinique à mieux piloter leurs activités d’analyse de prescription,

L’intelligence artificielle (IA) est une avancée technologique qui consiste à amener une machine à imiter une forme d’intelligence.L’objectif principal est d’effectuer une revue narrative des étude

L’IA promet d’aider les professionnels de la santé dans de nombreux aspects de la pharmacothérapie. Mais pour que ces applications se matérialisent, la route est encore pavée de défis. Survol.

Les ruptures de médicaments ont triplé depuis la crise Covid. Pour y remédier, une charte d'engagements de la filière pharmaceutique prévoit plusieurs (...)

Blue Shield's announcement hints at the potential for health insurers to abandon the traditional pharmacy benefit management system.

Amazon makes your pharmacy experience easier. Transfer or refill a prescription online, shop by health conditions, or connect with a pharmacist 24/7. Prime members get FREE 2-Day Delivery and save on medications.

Triastek, Inc, une société d'impression 3D médicale qui développe et commercialise un processus d'impression 3D pour l'industrie pharmaceutique, a récemment achevé une première étude chez l'homme (FIH = first in human) pour son troisième médicament imprimé en 3D, le T21. Le T21 est destiné au traitement de la colite ulcéreuse (CU) modérée à sévère. Développé à l'aide de la microstructure 3D pour le ciblage du côlon (3DμS-CT) de Triastek, T21 est conçu pour délivrer le médicament directement dans le côlon. C'est la première fois que la plateforme de ciblage du côlon est vérifiée dans le cadre d'essais sur l'homme.