{"id":362552,"date":"2020-07-28T16:40:41","date_gmt":"2020-07-28T15:40:41","guid":{"rendered":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/?p=362552"},"modified":"2020-07-29T09:38:14","modified_gmt":"2020-07-29T08:38:14","slug":"fa1-lhopital-olv-dalost-se-sert-de-lia-pour-obtenir-des-resultats-cliniques-transparents-et-rapides","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pulse.microsoft.com\/fr-be\/transform-fr-be\/healthcare-fr-be\/fa1-lhopital-olv-dalost-se-sert-de-lia-pour-obtenir-des-resultats-cliniques-transparents-et-rapides\/","title":{"rendered":"L\u2019h\u00f4pital OLV d\u2019Alost se sert de l\u2019IA pour obtenir des r\u00e9sultats cliniques transparents et rapides"},"content":{"rendered":"

Depuis longtemps, les cliniciens analysent les param\u00e8tres de grands groupes de patients pour cartographier les r\u00e9sultats moyens des interventions et des traitements. Ces donn\u00e9es (appel\u00e9es \u00ab\u00a0r\u00e9sultats cliniques<\/em> \u00bb) sont tr\u00e8s utiles pour ajuster les parcours de soins et pour fournir aux nouveaux patients des informations transparentes sur les effets secondaires \u00e9ventuels et le taux de r\u00e9ussite d\u2019un traitement ou d\u2019une intervention. Dr. Schatteman, urologue \u00e0 l\u2019h\u00f4pital OLV d\u2019Alost s\u2019est associ\u00e9 \u00e0 LynxCare pour rendre les donn\u00e9es plus transparentes. Le r\u00e9sultat de cette collaboration est une application op\u00e9rationnelle sur Microsoft Azure, qui utilise l\u2019IA (Intelligence Artificielle) pour convertir les donn\u00e9es non structur\u00e9es des dossiers de patients en donn\u00e9es utilisables et lisibles. Gr\u00e2ce \u00e0 cette innovation, le personnel m\u00e9dical du service d\u2019urologie de l\u2019h\u00f4pital dispose de r\u00e9sultats cliniques pr\u00e9cis en temps quasi r\u00e9el.<\/strong><\/p>\n

R\u00e9sultats cliniques rapides et pr\u00e9cis<\/h2>\n

Sous la supervision de l\u2019urologue Dr. Peter Schatteman, l\u2019h\u00f4pital OLV d\u2019Alost a lanc\u00e9 un projet \u00e0 grande \u00e9chelle visant \u00e0 faciliter le processus de g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9sultats cliniques sur la base des donn\u00e9es de plus de 800 patients. L\u2019objectif \u00e9tait d\u2019une part d\u2019appr\u00e9hender les propres performances de l\u2019\u00e9quipe plus rapidement \u2013 afin que le service puisse ainsi ajuster ses op\u00e9rations plus rapidement \u2013 et d\u2019autre part, de mieux informer dor\u00e9navant les nouveaux patients.<\/p>\n

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\u00ab\u00a0Avant, il nous fallait jusqu\u2019\u00e0 deux ans pour disposer des derniers r\u00e9sultats cliniques. Aujourd\u2019hui, nous en disposons en temps quasi r\u00e9el.\u00a0\u00bb \u2013 Dr.<\/em> Peter Schatteman, urologue \u00e0 l\u2019h\u00f4pital OLV, Alost<\/em><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Dans le cadre de ce projet, l\u2019h\u00f4pital OLV d\u2019Alost travaille en tr\u00e8s \u00e9troite collaboration avec des coll\u00e8gues italiens. Tout comme l\u2019h\u00f4pital OLV d\u2019Alost, ces cliniciens italiens veulent se concentrer sur l\u2019exploration des donn\u00e9es (data mining<\/em>, \u00e0 savoir la collecte automatique de donn\u00e9es) dans leurs dossiers \u00e9lectroniques de patients via l\u2019IA et dans le cloud.<\/p>\n

\"Docteur

Dr. Peter Schatteman, urologue \u00e0 l\u2019h\u00f4pital OLV d\u2019Alost<\/p><\/div>\n

La puissance de LynxCare et de l\u2019IA<\/h2>\n

L\u2019avantage majeur de la solution LynxCare<\/a> r\u00e9side dans la combinaison de l\u2019IA, de l\u2019application de LynxCare et de Microsoft Azure. En analysant les donn\u00e9es non structur\u00e9es avec l\u2019IA, les donn\u00e9es des dossiers de patients sont rapidement et tr\u00e8s pr\u00e9cis\u00e9ment converties en r\u00e9sultats \u00e0 la fois concrets, utilisables et lisibles.<\/p>\n

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\u00ab\u00a0De l\u2019analyse des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par LynxCare, il ressort que le jet urinaire devient deux fois plus puissant 3 mois apr\u00e8s l\u2019intervention et que cet effet b\u00e9n\u00e9fique est maintenu 1 an apr\u00e8s l\u2019intervention.\u00a0\u00bb \u2013 Dr.<\/em> Peter Schatteman, urologue \u00e0 l\u2019h\u00f4pital OLV, Alost<\/em><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Un autre avantage de travailler avec le cloud est qu\u2019en plus de l\u2019\u00e9volutivit\u00e9, les donn\u00e9es peuvent \u00eatre r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es et consult\u00e9es par les cliniciens en temps r\u00e9el tout en assurant la protection des donn\u00e9es. En outre, l\u2019utilisation de l\u2019IA fait \u00e9galement de la saisie manuelle des donn\u00e9es utilis\u00e9es pour obtenir les r\u00e9sultats cliniques une chose du pass\u00e9. Cela permet au personnel de sant\u00e9 de se concentrer encore davantage sur les soins, en minimisant les erreurs \u00e9ventuellement commises lors de la saisie manuelle des donn\u00e9es.<\/p>\n

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\u00ab\u00a0La raison qui nous pousse \u00e0 adopter cette approche est avant toute chose d\u2019am\u00e9liorer les soins.\u00a0\u00bb \u2013 Dr.<\/em> Peter Schatteman, urologue \u00e0 l\u2019h\u00f4pital OLV, Alost<\/em><\/h2>\n<\/blockquote>\n

Courbe d\u2019apprentissage de l\u2019apprentissage automatique<\/h2>\n

La mise en place d\u2019un tel syst\u00e8me n\u00e9cessite l\u2019engagement des cliniciens impliqu\u00e9s. L\u2019IA et l\u2019apprentissage automatique renferment un processus d\u2019apprentissage au sein duquel l\u2019algorithme a besoin d\u2019entra\u00eenement pour interpr\u00e9ter correctement les donn\u00e9es saisies. Chaque dossier de patient est en effet diff\u00e9rent et le syst\u00e8me a \u2013 pour ainsi dire \u2013 besoin d\u2019un certain entra\u00eenement pour tirer les conclusions exactes. En outre, les cliniciens sont \u00e9galement tenus de faire un effort lors de l\u2019introduction des donn\u00e9es dans les dossiers des patients. Plus les donn\u00e9es dans ces dossiers sont uniformes, mieux l\u2019IA pourra les interpr\u00e9ter. Cet engagement m\u00e8nera \u00e0 terme \u00e0 de meilleurs r\u00e9sultats, ce qui se traduira \u00e0 son tour par de meilleurs traitements.<\/p>\n

Lors d\u2019un test de l\u2019algorithme, l\u2019h\u00f4pital OLV a compar\u00e9 les donn\u00e9es interpr\u00e9t\u00e9es par l\u2019IA aux donn\u00e9es interpr\u00e9t\u00e9es par le personnel. Il en ressort que les deux versions \u00e9taient quasi identiques avec une pr\u00e9cision de 95\u00a0%. Tout porte \u00e0 croire qu\u2019une p\u00e9riode d\u2019entra\u00eenement suppl\u00e9mentaire pour l\u2019algorithme augmentera encore davantage ce degr\u00e9 de pr\u00e9cision.<\/p>\n

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\u00ab\u00a0Gr\u00e2ce \u00e0 la collecte des donn\u00e9es via l\u2019intelligence artificielle, nous obtenons des r\u00e9sultats tr\u00e8s pr\u00e9cis et complets, et nous pouvons voir en un seul clic sur la souris o\u00f9 se situent les points n\u00e9vralgiques.\u00a0\u00bb \u2013 Dr.<\/em> Peter Schatteman, urologue \u00e0 l\u2019h\u00f4pital OLV, Alost\u00a0<\/em><\/h2>\n<\/blockquote>\n
\"

Dr. Peter Schatteman, urologue \u00e0 l\u2019h\u00f4pital OLV d\u2019Alost<\/p><\/div>\n

Futur<\/h2>\n

Le r\u00e9cit de l\u2019urologue Dr. Peter Schatteman d\u00e9montre que la technologie d\u00e9velopp\u00e9e par LynxCare constitue une avanc\u00e9e importante dans la mise en \u0153uvre d\u2019un syst\u00e8me de soins plus efficace. Cette solution peut \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9e dans d\u2019autres services, voire dans d\u2019autres h\u00f4pitaux sans aucun probl\u00e8me. La technologie all\u00e8ge ainsi \u00e0 son tour le fardeau du personnel de sant\u00e9, qui quant \u00e0 lui peut se concentrer sur sa t\u00e2che principale\u00a0: fournir de bons soins aux patients.<\/p>\n

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