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L’hôpital OLV d’Alost se sert de l’IA pour obtenir des résultats cliniques transparents et rapides

Myriam Broeders

Myriam Broeders

Chief Technology Officer

Temps de lecture, 5 min.

Depuis longtemps, les cliniciens analysent les paramètres de grands groupes de patients pour cartographier les résultats moyens des interventions et des traitements. Ces données (appelées « résultats cliniques ») sont très utiles pour ajuster les parcours de soins et pour fournir aux nouveaux patients des informations transparentes sur les effets secondaires éventuels et le taux de réussite d’un traitement ou d’une intervention. Dr. Schatteman, urologue à l’hôpital OLV d’Alost s’est associé à LynxCare pour rendre les données plus transparentes. Le résultat de cette collaboration est une application opérationnelle sur Microsoft Azure, qui utilise l’IA (Intelligence Artificielle) pour convertir les données non structurées des dossiers de patients en données utilisables et lisibles. Grâce à cette innovation, le personnel médical du service d’urologie de l’hôpital dispose de résultats cliniques précis en temps quasi réel.

Résultats cliniques rapides et précis

Sous la supervision de l’urologue Dr. Peter Schatteman, l’hôpital OLV d’Alost a lancé un projet à grande échelle visant à faciliter le processus de génération de résultats cliniques sur la base des données de plus de 800 patients. L’objectif était d’une part d’appréhender les propres performances de l’équipe plus rapidement – afin que le service puisse ainsi ajuster ses opérations plus rapidement – et d’autre part, de mieux informer dorénavant les nouveaux patients.

« Avant, il nous fallait jusqu’à deux ans pour disposer des derniers résultats cliniques. Aujourd’hui, nous en disposons en temps quasi réel. » – Dr. Peter Schatteman, urologue à l’hôpital OLV, Alost

Dans le cadre de ce projet, l’hôpital OLV d’Alost travaille en très étroite collaboration avec des collègues italiens. Tout comme l’hôpital OLV d’Alost, ces cliniciens italiens veulent se concentrer sur l’exploration des données (data mining, à savoir la collecte automatique de données) dans leurs dossiers électroniques de patients via l’IA et dans le cloud.

Docteur Peter Schatteman dans un des couloirs de l’hôpital OLV d’Alost

Dr. Peter Schatteman, urologue à l’hôpital OLV d’Alost

La puissance de LynxCare et de l’IA

L’avantage majeur de la solution LynxCare réside dans la combinaison de l’IA, de l’application de LynxCare et de Microsoft Azure. En analysant les données non structurées avec l’IA, les données des dossiers de patients sont rapidement et très précisément converties en résultats à la fois concrets, utilisables et lisibles.

« De l’analyse des données générées par LynxCare, il ressort que le jet urinaire devient deux fois plus puissant 3 mois après l’intervention et que cet effet bénéfique est maintenu 1 an après l’intervention. » – Dr. Peter Schatteman, urologue à l’hôpital OLV, Alost

Un autre avantage de travailler avec le cloud est qu’en plus de l’évolutivité, les données peuvent être récupérées et consultées par les cliniciens en temps réel tout en assurant la protection des données. En outre, l’utilisation de l’IA fait également de la saisie manuelle des données utilisées pour obtenir les résultats cliniques une chose du passé. Cela permet au personnel de santé de se concentrer encore davantage sur les soins, en minimisant les erreurs éventuellement commises lors de la saisie manuelle des données.

« La raison qui nous pousse à adopter cette approche est avant toute chose d’améliorer les soins. » – Dr. Peter Schatteman, urologue à l’hôpital OLV, Alost

Courbe d’apprentissage de l’apprentissage automatique

La mise en place d’un tel système nécessite l’engagement des cliniciens impliqués. L’IA et l’apprentissage automatique renferment un processus d’apprentissage au sein duquel l’algorithme a besoin d’entraînement pour interpréter correctement les données saisies. Chaque dossier de patient est en effet différent et le système a – pour ainsi dire – besoin d’un certain entraînement pour tirer les conclusions exactes. En outre, les cliniciens sont également tenus de faire un effort lors de l’introduction des données dans les dossiers des patients. Plus les données dans ces dossiers sont uniformes, mieux l’IA pourra les interpréter. Cet engagement mènera à terme à de meilleurs résultats, ce qui se traduira à son tour par de meilleurs traitements.

Lors d’un test de l’algorithme, l’hôpital OLV a comparé les données interprétées par l’IA aux données interprétées par le personnel. Il en ressort que les deux versions étaient quasi identiques avec une précision de 95 %. Tout porte à croire qu’une période d’entraînement supplémentaire pour l’algorithme augmentera encore davantage ce degré de précision.

« Grâce à la collecte des données via l’intelligence artificielle, nous obtenons des résultats très précis et complets, et nous pouvons voir en un seul clic sur la souris où se situent les points névralgiques. » – Dr. Peter Schatteman, urologue à l’hôpital OLV, Alost 

 Docteur Peter Schatteman assis sur un lit devant une machine à échographie

Dr. Peter Schatteman, urologue à l’hôpital OLV d’Alost

Futur

Le récit de l’urologue Dr. Peter Schatteman démontre que la technologie développée par LynxCare constitue une avancée importante dans la mise en œuvre d’un système de soins plus efficace. Cette solution peut être déployée dans d’autres services, voire dans d’autres hôpitaux sans aucun problème. La technologie allège ainsi à son tour le fardeau du personnel de santé, qui quant à lui peut se concentrer sur sa tâche principale : fournir de bons soins aux patients.

 

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