L'IA et l'analyse prédictive
SAUsmart : Prédictif urgences
Les services d’urgence jouent un rôle vital dans la fourniture de soins médicaux rapides et efficaces. Cependant, la capacité à prévoir le nombre et le type de patients qui se présenteront aux urgences peut être un défi complexe pour les établissements de santé.
De plus, le rapport de la DRESS de 2022 confirme l’incrémentation croissante des consultations aux services d’urgence de France, même si les mesures sanitaires, liées à la crise COVID de 2020, ont impactées à la baisse, les consultations, on observe aujourd’hui une recrudescence de l’afflux de malade.
Les progrès de l’intelligence artificielle (IA) offrent de nouvelles opportunités passionnantes pour la prédiction des entrées aux urgences.
Grâce à l’IA, les hôpitaux peuvent anticiper les flux de patients, allouer efficacement leurs ressources et améliorer les soins de santé.
L’IA et l’analyse prédictive
L’IA tire parti de l’analyse prédictive pour identifier les modèles et les tendances des données historiques. En utilisant des algorithmes, elle est capable de faire des prédictions sur les futurs afflux de patients aux urgences et prédire le lit d’hospitalisation le plus adapté pour les patients présents aux urgences. Les modèles d’IA prennent en compte divers facteurs, tels que les jours ouvrés, les saisons, les conditions météorologiques, les événements locaux, les épidémies et les informations sur le patient,, afin de fournir des estimations en temps réel.
Les bénéfices :
- Meilleure allocation des ressources : Les prédictions permettent aux hôpitaux d’ajuster leurs effectifs en conséquence. : affecter le personnel, les lits et les équipements nécessaires de manière plus efficace, pour réduire les temps d’attente pour les patients et améliorer la qualité des soins.
- Gestion des urgences : Les hôpitaux peuvent anticiper les situations d’urgence, telles que les pics d’affluence, et se préparer en conséquence.
- Amélioration de la planification : Les prévisions basées sur l’IA permettent aux établissements de santé de mieux planifier leurs ressources à long terme. Ils peuvent identifier les périodes de l’année où les urgences sont plus fréquentes et adapter leur personnel et leurs infrastructures en conséquence.
Défis et considérations éthiques
Bien que l’IA soit un outil puissant, il est important de prendre en compte certains défis et considérations éthiques lors de l’utilisation des prédictions. Il est essentiel de garantir la confidentialité et la sécurité des données des patients, ainsi que d’éviter les biais dans les modèles prédictifs.
Dans tout projet qui accède aux données sensibles, il ne faut pas négliger la phase de préparation des dossiers de demande d’autorisation d’accès aux données de santé des patients. Cet accès est régi par la législation et la réglementation en matière de protection des données personnelles et de confidentialité médicale. Le patient doit être informé de manière claire et complète sur l’utilisation qui sera faite de ses données et doit donner son accord.
La prédiction des entrées aux urgences et d’hospitalisation post-urgence, grâce à l’IA, offre des avantages significatifs pour les établissements de santé et les patients. En améliorant la planification des ressources, la gestion des urgences et la qualité des soins, l’IA ouvre la voie à une meilleure prestation des services d’urgence. Cependant, il est essentiel de mettre en place des mécanismes appropriés pour garantir une utilisation responsable et éthique de cette technologie :
- Il est important sur chaque prédiction de fournir une explication à l’utilisateur de sorte qu’il ne perçoivent pas le modèle comme une boite noire et contribuer à améliorer la confiance dans la prédiction.
- La fiabilité de la prédiction est appelée à s’améliorer par étapes successives, grâce à l’analyse des résidus et l’injection de facteurs influents complémentaires.
Pour plus d’information sur l’IA et l’éthique, assistez à notre webinar du 22 septembre.
Les datascientist et les UX du SIB combinent leurs compétences autour d’un projet de recherche pour répondre à ces enjeux :
“SAUsmart”
Comment prédire la prévision d’arrivées aux urgences et anticiper sur les hospitalisations des patients post-urgences ?
Comment élaborer un outil permettant de proposer le bon lit au patient dans un délai convenable répondant à son état de santé ?
Une co-conception avec un centre hospitalier grâce à une méthodologie d’UX Design et l’évaluation de 2 modèles de prédictions avec, comme enjeu, une adhésion forte des utilisateurs.