Lorsque l’on pense aux urgences, le temps d’attente souvent interminable nous vient en premier à l’esprit. Il est vrai qu’il n’est pas rare d’attendre 3 ou 4 heures en salle d’attente avant de rencontrer un médecin. Pourquoi un tel débordement du corps médical ? Simplement parce qu’aujourd’hui, l’optimisation des flux au sein des hôpitaux est quasi-inexistante. Et si l’IA était la solution ?
L’IA : une aide à la régulation médicale
Grand nombre de patients arrivent aux urgences de leur propre initiative, sans avoir contacté leur médecin traitant ou SOS Médecin avant. Selon l’ARS, 20% des passages aux urgences pourraient être évités. Forcément, sans régulation médicale, cela génère un encombrement des urgences, une sur-charge de travail pour l’équipe médicale, et un ras-de-bol général…
Selon le Dr Ricard-Hibon (présidente de la Société Française de Médecine d’Urgence (SFMU)), « une aide à la prise d’appels par les assistants de régulation médicale (ARM) visant à mieux qualifier l’appel (degré de gravité) et mieux l’orienter, devrait voir le jour. Ce logiciel d’aide basé sur l’IA devrait ainsi aider à mieux faire le tri entre les patients qui relèvent de la médecine d’urgence et ceux qui dépendent de la médecine générale. » (Retrouvez l’interview complète ici)
Cette aide à la régulation médicale est fondamentale aujourd’hui, afin de redéfinir le processus de sélection des patients selon leur pathologie et d’améliorer la gestion des lits.
GE Healthcare a développé une solution semblable, testée depuis décembre 2016 à Baltimore, dont les résultats sont prometteurs ! En effet, après deux années de test, le temps d’attente aux urgences a diminué de 25% à l’admission et de 75% pour les lits post-opératoires, permettant donc d’accueillir plus de personnes par jour. (Source : Usine Digitale)
L’IA : une aide au diagnostic
Plusieurs intelligences artificielles ont été développées pour tenter de prédire les maladies et pathologies.
Par exemple, la start-up danoise Corti a créée une IA permettant, via l’analyse prédictive de la voix en temps réel, de l’intonation, du rythme de la respiration et des mots prononcés par le patient, d’identifier les signes d’arrêt cardiaque. Cette IA ne remplace pas l’Humain qui reste indispensable, mais l’épaule dans la prise de décision.
Autre exemple à l’université de Louisiane à Lafayette, où deux chercheurs ont mis au point une IA capable de prédire l’arrivée d’une crise épileptique avec une précision de 99,6%. Grâce à un algorithme de deep learning, le système analyse l’activité cérébrale d’un patient tout en surveillant son activité électrique qui s’amplifie avant une crise. Cette IA peut même détecter une crise 1 heure avant son apparition. Ce délai est suffisant pour permettre à la personne épileptique de s’y préparer avec une prise de médicaments.
L’IA pour apaiser les patients
Développé avec des psychiatres et des médecins, Timothée Cabanne a créé Healthy Mind, une solution qui s’appuie sur la réalité virtuelle pour réduire les douleurs et l’anxiété des patients hospitalisés. Grâce à un casque de réalité virtuelle, le patient est transporté dans des environnements 3D réalistes et apaisants afin de relaxer le patient et détourner son attention de la douleur.
Sans remplacer l’Humain qui reste indispensable à la compréhension des maux et des émotions des patients, l’IA peut aujourd’hui apporter une vraie aide au milieu médical en fluidifiant les flux permettant une meilleur prise en charge, en accélérant les prises de décision et en offrant des moments d’apaisement aux patients.