Antoine SAAB, Ph.D in Medical Informatics, Quality and Development Manager, LHG-UMC
Utilisation de l’Intelligence Artificielle pour améliorer la performance des outils de détection des Evènements Indésirables cliniques dans les établissements de santé
La sécurité des patients est considérée comme une grande priorité en santé publique.
Selon l'Organisation Mondiale de la Santé, des études ont montré qu'en moyenne un patient sur dix est sujet à un événement indésirable (EI) lors de son hospitalisation dans les pays à revenu élevé. L'estimation pour les pays à revenu faible et intermédiaire suggère même que jusqu'à un patient sur quatre sont concernés. Malgré leur caractère hautement évitable, les EI restent l'une des principales causes de morbidité et de mortalité en santé, entraînant des surcoûts d'hospitalisation, des prolongements des séjours hospitaliers et des taux plus élevés de réadmissions.
Malgré une dynamique positive au cours des vingt dernières années, d'importantes opportunités d'amélioration subsistent. L’une des principales raisons pour lesquelles l'incidence élevée des EI persiste est reliée au manque d'outils fiables et efficaces pour la mesure en routine et la surveillance des EI cliniques.
La disponibilité de cette mesure est en soi importante pour identifier l'évolution des incidences de différentes catégories d’EI et l’impact des actions d’amélioration déployés. Actuellement, un faible pourcentage d’établissements de santé possède des outils informatiques capables de telles mesures des EI, et pour ceux qui ont déployé de tels système, la performance globalement de détection reste faible.
Les travaux qui seront présentés concernent l’utilisation des techniques d'intelligence artificielle (IA) (notamment les règles de décision et l’apprentissage machine) pour améliorer la performance des outils actuels de mesure des EI et le cout de leur implémentation.
Cette approche a été concrétisée à travers l’élaboration de deux outils de surveillance déjà implémentés en routine dans un centre hospitalier universitaire.
