Articles

  • BioMérieux inaugure son centre d’innovation moléculaire et génomique aux Etats-Unis

    Un centre de 2 900 m² mobilisant cinquante chercheurs

    Le laboratoire français de diagnostic in vitro, BioMérieux, vient d’inaugurer un nouveau centre d’innovation moléculaire et génomique au Navy Yard de Philadelphie, aux États-Unis.

    Ce nouveau site de 2 900 m² accueille une équipe d’une cinquantaine de chercheurs. Il s’inscrit au cœur du programme xPro de BioMérieux, un accélérateur de recherche et développement lancé en 2019, dédié au développement de tests moléculaires personnalisés, en partenariat avec des leaders de l’industrie alimentaire. L’objectif est de maintenir un niveau d’innovation élevé pour :

    • Répondre aux défis récurrents et urgents en matière de sécurité alimentaire.
    • Identifier et résoudre des problèmes complexes tout au long du processus de production alimentaire, depuis les matières premières jusqu’au produit fini, tout en minimisant les déchets.
    • Améliorer l’efficacité opérationnelle des innovations déployées par les acteurs du diagnostic en sécurité alimentaire.

    Une approche unique de diagnostic augmenté

    Le nouveau centre de R&D de BioMérieux se distingue par l’intégration des dernières avancées en bio-informatique, intelligence artificielle et analyse de données. Ces technologies sont regroupées au sein d’une plateforme de diagnostic avancé, qui inclut :

    • Des tests de biologie moléculaire.
    • Des équipements de pointe pour le séquençage et l’analyse des données génomiques.
    • Des modèles prédictifs.
    • La technologie cloud.

    Grâce à cette démarche intégrative, BioMérieux a déjà développé une solution de diagnostic prédictif combinant biologie moléculaire, séquençage génomique et modèles prédictifs, appuyée par l’analyse cloud du microbiome des usines agroalimentaires. De plus, l’entreprise a conçu des tests moléculaires personnalisés en seulement 90 jours. En renforçant ainsi ses capacités opérationnelles en R&D, BioMérieux ambitionne d’accélérer la mise sur le marché de nouveaux tests, tout en réduisant les délais de validation et en proposant des solutions sur mesure pour ses partenaires industriels.

     

  • Datatransformeurs : participez à la réunion du groupe de travail pour une stratégie française de données en oncologie (15/10, PSCC)

    Une stratégie nationale qui repose sur 4 axes

    Le groupe de travail des Datatransformeurs a été mis au point pour définir une stratégie française de la donnée en oncologie qui repose sur 4 axes :

    1️⃣ développer et implanter un set minimal de données en cancérologie : en créant un ensemble minimal de données centralisées pour l’oncologie, adaptable aux spécificités locales et types de cancer ;

    2️⃣ promouvoir un cadre fédéré : en adoptant une approche hybride combinant un cadre fédéré pour la gestion locale et des éléments centralisés pour les besoins communs ;

    3️⃣ adopter des technologies innovantes : en encourageant l’utilisation du traitement du langage naturel et des solutions open source pour l’analyse et la structuration des données de santé ;

    4️⃣ établir des standards d’interopérabilité validés : en collaborant avec des institutions pour valider et harmoniser les standards en oncologie afin d’assurer leur adoption par tous les acteurs.

    Lors de la dernière réunion du groupe qui s’est tenu le 1er octobre 2024, près de 30 Datatransformeurs étaient au rendez-vous. Le compte rendu de cette matinée est disponible sur le groupe dédié à la stratégie sur le site des Datatransformeurs : pour le consulter, il suffit de s’inscrire sur le site et rejoindre le groupe en suivant ce lien.

    📝 Rendez-vous au PSCC pour la première réunion en présentiel

    Le 15 octobre à 14 heures, la première réunion du groupe en présentiel se déroulera au PSCC, lieu de convergence des acteurs pluridisciplinaires travaillant tous pour la lutte contre le cancer. 👉 Pour y participer, il suffit de confirmer sa présence en envoyant un mail à camille.bachot@roche.com.

    📍 L’adresse Paris Saclay Cancer Campus est le 79 avenue de Fontainebleau, 94270 Kremlin-Bicêtre – accessible par les lignes 7 et 14.

     

  • l’IA améliore la précision et l’efficacité de la présélection des patients pour les essais cliniques

    Essais cliniques : la difficile identification des patients éligibles

    Chercher et trouver des patients éligibles à des essais cliniques est chronophage, difficile et mécaniquement coûteux. 30 % des participants finissent par abandonner et 80 % des essais cliniques n’aboutissent pas en raison d’un manque de patients. Plusieurs facteurs expliquent cela : manque de sensibilisation, craintes des effets indésirables, probabilité de recevoir un placebo, mais aussi – pour les médecins – des critères très stricts et la difficulté à identifier les patients éligibles.

    IA et essais cliniques : deux études prometteuses pour accélérer le recrutement

    Bien que le numérique puisse faciliter la sélection, notamment avec des outils de gestion des données cliniques (CDMS), l’analyse des dossiers médicaux prend du temps. Autre solution émergente : l’intelligence artificielle. Les algorithmes d’IA identifient plus rapidement les patients éligibles. La plateforme de coordination médicale Lifen et le centre de lutte contre le cancer Gustave Roussy ont réalisé deux études – présentées lors des congrès ESMO et WCLC 2024 – sur l’usage de l’intelligence artificielle dans la sélection de patients pour les essais cliniques.

    Analyse comparée entre deux méthodes de sélection

    Objectifs : assurer la bonne réalisation des essais cliniques, notamment en améliorant les méthodes de présélection des patients éligibles. Faciliter l’accès aux opportunités de traitement.

    Pathologies concernées par l’étude : cancer du poumon au stade avancé et cancer thoracique.

    Procédé : comparer l’efficacité entre la saisie automatique des données (ADE) et la saisie manuelle (MDE).

    Méthodologie :

    • Étude présentée au congrès d’ESMO : Extraction de 83 variables à partir de notes non structurées (antécédents, informations sur la pathologie, comorbidités, données démographiques). L’objectif principal était d’évaluer la précision de la saisie automatique des données (ADE) par des techniques avancées de modèles linguistiques par rapport à la saisie manuelle, pour identifier les patients éligibles à un essai clinique de phase I ciblant des altérations de SMARCA4.
    • Étude présentée au WCLC : Automatisation de la saisie de 160 variables à partir de notes non structurées. La saisie automatique des données (ADE) via des modèles linguistiques a été comparée à la saisie manuelle (MDE) pour évaluer la précision et l’exhaustivité.
      L’exactitude a été mesurée par la concordance des données et la gestion des données manquantes, tandis que l’exhaustivité a été évaluée après abstraction des valeurs manquantes. Les objectifs secondaires incluaient l’évaluation de la saisie simultanée de plusieurs variables.

    Résultats de l’étude : une précision de 95 % pour l’ADE

    L’ADE a automatisé l’extraction de 160 variables pour 1 344 patients et atteint une complétude des données de 86,4 % et une précision de 96,7 % sur un sous-ensemble de 138 patients comparés à la MDE. Les vérifications manuelles ont montré que la MDE génère deux fois plus d’erreurs que l’ADE, qui est principalement limitée par le manque d’informations disponibles. L’ADE a également obtenu une exactitude de 81 % pour des ensembles aléatoires de 3 variables liées aux critères d’inclusion des essais cliniques. L’ADE améliore la précision des données tout en réduisant le temps de traitement à trois minutes par patient, rendant la présélection des candidats aux essais cliniques plus rapide et efficace, avec une précision supérieure à 95 %.

     

  • Urgences : comment l’IA peut-elle redéfinir la prise en charge face aux défis du système de santé ?

    Comprendre l’existant et se projeter dans l’avenir

    L’IA pourrait potentiellement répondre à plusieurs défis critiques des urgences, notamment la surcharge des services, la pénurie de personnel médical, l’orientation des patients et la qualité des diagnostics et des soins. Toutefois, son adoption à grande échelle se heurte à des questions techniques, organisationnelles, réglementaires et éthiques. Elle soulève par ailleurs des interrogations sur la sécurité des données et la confiance à gagner des professionnels de santé et des patients.

    Dans cette nouvelle étude, Health&Tech Intelligence cherche à comprendre comment l’IA peut être intégrée de manière efficace et sûre dans le paysage médical français tout en tenant compte de ces enjeux complexes. A travers une analyse du contexte, des politiques publiques récentes et des preuves scientifiques disponibles, mais aussi des cartographies des cas d’usage de l’IA et un panorama des solutions disponibles en France, cette étude vise à dresser un état des lieux complet sur l’intégration actuelle et future de l’IA dans les services d’urgence en France, tout en explorant ses impacts potentiels sur l’organisation des soins, la qualité de la prise en charge et l’expérience des professionnels et des patients.

    🔍 Analyses

    Quelle structuration et quelle gestion des urgences médicales ? Enjeux des mesures et des politiques publiques en France :

    Pacte de refondation (754 M€), Mission Flash, plan été 2022… Ces dernières années, un arsenal de mesures a été mis en œuvre pour sauver les urgences en France, dont la situation reflète toutes les tensions que subit le système de santé. Cela reste pourtant insuffisant et les solutions proposées doivent encore se déployer pleinement pour répondre à la surcharge persistante.

    👉 Cette analyse des ambitions des récentes initiatives du Gouvernement et de leur impact est accessible via ce lien.

    Etude : état de l’art des applications actuelles et potentielles de l’IA aux urgences et des défis à relever

    Triage et orientation, gestion des flux et amélioration de l’expérience des patients aux urgences : une étude* publiée dans le JMIR dresse un état de l’art des applications de l’IA dans ce domaine. Elle souligne par ailleurs qu’une évaluation plus rigoureuse et une meilleure coordination entre législateurs, agences réglementaires et assureurs seraient nécessaires.

    👉 Une lecture dans cette revue de la littérature est à retrouver ici.

    🗺️ Cartographies

    Urgences et soins non programmés : chiffres clés et analyse des “pain points” tout au long du parcours patient

    Une demande croissante, une pénurie des personnels, des problèmes de régulation d’accès et des lacunes dans la gestion des lits… Autant d’obstacles qui retardent les hospitalisations et engorgent les services d’urgences, d’où la nécessité d’optimiser la gestion et la régulation des flux et des ressources pour garantir une prise en charge efficace et de qualité des patients aux urgences.

    👉 Retrouvez un commentaire sur les chiffres clés de l’année 2023 et une cartographie des points d’étranglement et des défis à relever à différentes étapes du parcours patient aux urgences dans cet article.

    Cartographie des cas d’usage de l’IA aux services d’urgences :

    Gestion des lits, triage et orientation, aide au diagnostic, prédiction des flux… A toutes les étapes de la prise en charge du patient aux urgences, de l’amont à l’aval, des usages de l’IA sont possibles. Cet article dresse un panorama des 13 cas d’usage de l’utilisation de l’IA aux urgences.

    👉 Pour tout savoir sur comment l’IA est et peut-être utiliser aux services d’urgences, vous pouvez consulter cet article.

    Panorama des solutions d’IA aux urgences disponibles en France en 2024 :

    Un algorithme qui aide à la décision et l’orientation des patients à partir des symptômes décrits, une application qui permet de prédire l’affluence et de classer les “futurs” patients en fonction de plusieurs critères, des outils intelligents d’aide au diagnostic… Au moins 13 solutions d’IA sont déjà utilisées dans les services d’urgences en France.

    👉 Accédez à notre panorama des solutions recensées via ce lien.

    Urgences : comment l’IA peut-elle redéfinir la prise en charge face aux défis du système de santé ? - @ Health&Tech Intelligence
    Urgences : comment l’IA peut-elle redéfinir la prise en charge face aux défis du système de santé ? – @ Health&Tech Intelligence

  • Cartographie des cas d’usage de l’IA aux services d’urgences

    Les principaux usages sont dans l’aide au diagnostic et la gestion des flux

    Sur les 13 cas d’usage relevé de l’usage de l’IA pour les urgences, plus d’un tiers concerne l’aide au diagnostic, ce qui fait de cette catégorie de cas d’usage la plus présente aux urgences. Hormis la détection automatique des arythmies cardiaques, les 4 autres cas d’usage de cet axe, à savoir la détection automatique des hémorragies cérébrales, des pathologies thoraciques, la détection de fracture et la relecture automatique des images de radiologie sont tous des cas d’usage tenant à l’utilisation de l’IA en radiologie dans le cadre des urgences.

    L’autre grand axe de cas d’usage de l’IA aux urgences est celui de la prédiction et de la gestion des flux. Les avancées technologiques permettent désormais aux algorithmes d’IA d’analyser les données historiques et les tendances quelles soient météorologiques ou pathologiques pour prédire le flux des urgences : ainsi l’IA peut désormais être utilisée pour la prédiction des flux non programmés ou encore l’information en temps réel de la saturation des urgences dans un territoire pour optimiser les soins des patients et éviter des temps d’attente trop longs pour ces derniers. La prédiction par l’IA des besoins en lits d’hospitalisation rentre aussi dans cet catégorie de cas d’usage.

    Dans l’axe de la prédiction et de la gestion des flux, on retrouve aussi les cas d’usage tenant à l’envoi automatisé d’une ambulance vers le patient pour son transfert aux urgences. Pour le moment, les deux cas d’usage associés à cet axe sont l’envoi automatisé d’une ambulance après la détection d’un AVC par l’IA lors de l’appel du patient au standard du 15, ainsi que l’envoi automatisé d’une ambulance après la détection d’un accident de voiture grave par un algorithme présent dans les véhicules connectés.

    Les cas d’usage du triage, de l’aide à la documentation et à la décision encore à développer

    Même si les cas d’usage de l’IA aux urgences est dominée par ceux portant sur l’aide au diagnostic et à la gestion des flux, d’autres usages, bien que moins développés sont à notifier, tant ils revêtent une importance particulière pour la bonne prise en charge du patient aux urgences.

    C’est le cas du seul cas d’usage relevé pour le triage et l’orientation du patient avant même son arrivée aux urgences : l’utilisation de l’IA pour orienter de manière automatique le patient en fonction de la gravité de ces symptômes. Grâce à cet usage de l’IA, le patient saura s’il doit se rendre ou non aux services des urgences rapidement. De nombreuses études scientifiques montre que la rareté des cas d’usage concernant le triage et l’orientation du patient grâce à l’IA vient du fait que la plupart des vérificateurs de symptômes et leurs systèmes d’aide à la décision s’appuient sur des algorithmes probabilistes ou graphiques qui ne permettent pas d’orienter avec précision le patient.

    Si des assistants vocaux qui rédigent automatiquement des comptes-rendus tout en analysant le contenu de celui-ci pour en extraire les antécédents du patient et classer les symptômes existent pour les consultations avec des praticiens, le caractère impérieux de la prise en charge d’un patient aux urgences ne permet pas d’attendre que l’IA fasse son travail pour classer et hiérarchiser les différentes informations prises en note. Cependant, quelques solutions d’IA permettent d’auto compléter les termes cliniques dans le dossier médical partagé (DMP) tout en prenant des notes pour faire gagner du temps aux urgentistes. Avec l’automatisation de la prise de notes aux urgences, l’IA n’a donc qu’un seul cas d’usage notable pour l’aide à la documentation et au processus administratif.

    Même constat du côté des cas d’usages de l’IA dans l’aide à la prise de décision. Un seul cas d’usage est à notifier : celui du tri et de la priorisation des patients selon la criticité des examens. En fonction des symptômes détectés sur tous les patients présents aux urgences, l’IA va hiérarchiser la prise en charge de ces patients du cas le plus urgent au cas qui l’est le moins.

    Cartographie des cas d’usage de l’IA aux urgences

    Les 13 cas d'usage de l'IA aux urgences @Health&Tech Intelligence
    Les 13 cas d’usage de l’IA aux urgences – @ Health&Tech Intelligence

  • Panorama des solutions d’IA aux urgences disponibles en France en 2024

    Des solutions à différentes étapes du parcours patient

    Fluidifier les urgences :

    En France, les solutions d’intelligence artificielle pour les urgences s’étendent de l’orientation du patient avant son arrivée aux urgences à la prise de décision du médecin. S’il ne se trouve pas dans une situation où il est transporté automatiquement aux urgences et qu’il a des interrogations sur sa santé, le patient peut faire appel à l’intelligence artificielle par le biais la plateforme Triage d’Infermedica qui va l’orienter vers les urgences ou non en fonction de la gravité de ces symptômes. Cette solution est la seule du genre à être utilisée en France et elle permet aux patients de savoir si leur situation mérite ou non de se rendre aux urgences, ce qui permet un premier triage, évitant ainsi un encombrement inutile des services de l’hôpital.

    Avant l’arrivée des patients aux urgences, des solutions d’IA permettent aussi au personnel du service de s’organiser : en prenant en compte l’historique des urgences et les événements actuels, comme des pandémies ou une période de gel plus propice aux accidents de la route, les solutions vont permettre d’anticiper le flux des patients. C’est le cas de la solution Predict d’Optacare qui est utilisée au CHU de Nancy, ainsi qu’au centre psychiatrique de la ville. D’autres solutions comme celle développée dans le cadre du projet 3P-U de l’Université de Picardie, et Saniia de Calyps, permettent, en plus de prédire le flux des patients, de calculer les besoins en lits des urgences, ainsi que l’allocation en terme de personnel qu’il est nécessaire de consacrer.

    Ce sont en tout 4 solutions sur les 13 recensées qui permettent de fluidifier les urgences.

    Etablir un diagnostic d’urgence :

    Toutes les autres solutions d’IA disponibles en France pour les urgences permettent de dresser rapidement un diagnostic pour les patients.

    La majorité de ces solutions (6) ont la capacité de détecter rapidement les fractures. C’est le cas de deux solutions de Gleamer :

    • Boneview qui réalise une seconde lecture automatique pour s’assurer que le radiologue n’a pas oublié de fractures ou de lésions ;
    • et Chestview qui détecte directement les fractures sur les radios thoraciques.

    En plus de détecter de manière automatique les fractures thoraciques, Chestview les trie en fonction de leur gravité pour aider les urgentistes à prioriser la prise en charge des patients. C’est la seule solution parmi les 13 recensées, qui aide ainsi les urgentistes dans la prise de décision.

    Les solutions SmartUrgences, de Milvue, et Itis, d’Imadis Groupe, permettent elles aussi une relecture automatique des radiographies pour dresser des conclusions. Rayvolve d’Azmed est aussi utilisée à l’hôpital Lariboisière pour détecter automatiquement les détecter les fractures de la main, du poignet, de l’avant-bras, du coude, de l’épaule, du pied, de la cheville, de la jambe, du genou et du fémur.

    Qure.ai, de son côté, développe des solutions qui permettent d’assister les radiologues, grâce à qXR qui détecte automatiquement les pathologies thoraciques, et qER qui détecte automatiquement les hémorragies et les fractures crâniennes. La dernière solution recensée qui assiste le radiologue est Cina-LVO d’Avicenna.ai qui détecte automatiquement les occlusions de gros vaisseaux (LVO) de la circulation antérieure sur les angiographies CT de la tête.

    Pour aider les cardiologues à détecter les anomalies cardiaques d’urgence, le néerlandais Philips propose la solution Cardiologs qui effectue une analyse automatique des ECG.

    D’autres innovations disponibles à l’étranger

    Des solutions d’IA qui couvrent des pans qui ne sont pas couverts en France existent dans d’autres pays :

    • Medknowts, qui est utilisée aux États-Unis, permet de noter automatiquement dans le dossier médical du patient ce que le patient va dire à son arrivée aux urgences, ce qui a permis de réduire de 67 % le temps passer à l’accueil du client ;
    • Corti AI, qui est utilisée au Danemark, permet d’envoyer automatiquement une ambulance vers le patient qui appelle le standard des urgences lorsque l’IA détecte un arrêt cardiaque ;
    • la solution de la start-up israélienne MDGo permet d’envoyer automatiquement une ambulance vers le patient lorsque l’IA présente dans son véhicule détecte un accident grave qui nécessite l’intervention des secours et un transfert vers les urgences.

    Cartographies des solutions d’IA aux urgences présentes en France

    Les 13 solutions d'IA aux urgences utilisées en France @ Health&Tech Intelligence
    Les 13 solutions d’IA aux urgences utilisées en France – @ Health&Tech Intelligence

  • Etude : état de l’art des applications actuelles et potentielles de l’IA aux urgences et des défis à relever

    L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la médecine d’urgence reste en cours de développement pour une adoption plus large. Caractérisé par une pratique à rythmes variables, la criticité des états de santé, l’acuité des décisions diagnostiques et un environnement très stressant, la médecine d’urgence impose aux professionnels une prise de décision clinique rapide et des interventions immédiates. Il est donc pertinent d’envisager comment l’IA pourrait enrichir et optimiser le fonctionnement des services d’urgence et soutenir les professionnels de santé dans la réalisation des tâches quotidiennes inhérentes à ce domaine.

    Des usages de l’IA au cœur de la médecine d’urgence

    L’engorgement des services d’urgences, les temps d’attente prolongés et le personnel épuisé sont des défis majeurs. Même en période normale, le nombre croissant de visites aux urgences, dépassant la croissance démographique, révèle les limites du système. Les causes incluent des visites non urgentes, des pénuries de personnel et une diminution des lits disponibles. Cette surcharge impacte négativement les patients (mortalité, taux de complications, satisfaction) et les professionnels (épuisement, erreurs médicales). Les efforts actuels pour améliorer le flux de patients se concentrent sur les processus internes, mais une approche plus globale, notamment via l’intelligence artificielle (IA), pourrait apporter des solutions efficaces.

    L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la médecine d’urgence représente un changement de paradigme dans la gestion des soins aigus. Les systèmes d’IA apportent des solutions pour améliorer la rapidité, la précision et l’efficacité des prises de décisions dans ce domaine, où chaque minute compte. Cette étude, publiée en 2023 dans le Journal of Medical Internet Research (JMIR), met en lumière les applications actuelles et potentielles de l’IA ainsi que les défis à relever pour son intégration à grande échelle dans les services d’urgence.

    Un domaine en pleine réinvention :

    L’IA offre des perspectives prometteuses dans la médecine d’urgence, grâce à sa capacité à améliorer le diagnostic, via l’interprétation d’images notamment, mais aussi à optimiser le triage et la prise de décision rapide. Toutefois, la plupart des recherches restent rétrospectives et n’ont pas encore intégré les soins cliniques de routine. Une évaluation indépendante des solutions d’IA utilisées aux urgences est nécessaire pour garantir leur impact sur les patients. Des applications existent déjà dans les domaines préhospitaliers et des urgences, mais l’intégration de ces outils nécessite des validations plus rigoureuses et un cadre éthique approprié. Pour les auteurs de cette étude, ces premiers éléments montrent que l’IA pourrait transformer le paysage des urgences, mais son application nécessite des validations cliniques plus solides et une approche éthique intégrée.

    Applications actuelles et possibles de l’IA aux services d’urgences

    L’intégration de l’IA dans les services d’urgence pourrait transformer le parcours des patients, de l’auto-triage à l’amélioration des systèmes de triage et de gestion des flux. Voici les principales applications actuelles et potentielles de l’IA :

    1️⃣ Auto-triage et “symptom checkers” :

    Les outils de triage assistés par IA, appelés symptom checkers, aident les utilisateurs à évaluer s’ils doivent consulter des soins d’urgence. Ils manquent cependant souvent de validation et peuvent donner des conseils inappropriés. L’optimisation de ces outils via des modèles d’apprentissage profond pourrait améliorer leur précision, suggèrent les chercheurs.

    2️⃣ Orientation des patients :

    Les systèmes d’orientation des patients aux urgences utilisent l’IA pour analyser les appels et suggérer des questions pertinentes, améliorant ainsi le triage et la réponse médicale à apporter. L’IA peut également aider à prédire les événements critiques, comme les arrêts cardiaques, permettant une intervention plus rapide.

    3️⃣ Optimisation des flux :

    L’IA peut améliorer l’enregistrement et le triage dans les services d’urgence en accélérant le processus et en réduisant les erreurs humaines. Des outils existants montrent des résultats prometteurs en augmentant la précision du triage par rapport aux évaluations humaines.

    4️⃣ Amélioration de l’expérience patient :

    Pour améliorer la satisfaction des patients, des systèmes peuvent fournir des estimations en temps réel des temps d’attente et des informations sur l’état de la situation. L’utilisation de la réalité virtuelle pour distraire les patients pendant l’attente est également une avenue prometteuse.

    5️⃣ Surveillance de la santé publique :

    Les données générées par les ED et les centres d’EMD peuvent être exploitées pour la surveillance en santé publique en temps réel grâce à des modèles d’IA, permettant une réponse rapide aux épidémies et aux anomalies sanitaires.

    Le parcours des patients en situation d'urgence et où l'intelligence artificielle a un impact ou peut en avoir un
    Le parcours des patients en situation d’urgence et où l’IA a un impact existant ou potentiel – @ Chenais et al. 2023

    Des défis éthiques et juridiques spécifiques

    Appliquée aux soins cliniques d’urgence, l’IA soulève de nombreux défis éthiques et juridiques. En santé, les principes éthiques, qui définissent des devoirs ou des responsabilités, s’appliquent tout au long de leur cycle de vie des technologies d’IA. Pour établir des bases solides de confiance en médecine d’urgence, il est indispensable de considérer, en parallèle avec les réponses juridiques existantes ou futures, les aspects éthiques.

    Les défis éthiques et juridiques de l’IA en médecine d’urgence nécessitent une attention continue, avec un accent sur la gestion des biais, la transparence et la responsabilité afin d’assurer une adoption efficace et éthique de ces technologies. Cette revue rapportent les priorités suivantes, pour les éditeurs de solutions d’IA et les autorités d’évaluation et de réglementation :

    📌 Sécurité, équité et gestion des biais : Les systèmes d’IA doivent être conçus pour éviter tout préjudice physique ou psychologique. La gestion proactive des biais et des risques tout au long du cycle de vie de l’IA est primordiale, et les biais peuvent se manifester dès la phase de conception.

    📌 Biais dans les données et la conception : les biais peuvent provenir de la sélection des ensembles de données, ce qui peut entraîner des biais de représentation et de distribution. Des biais d’agrégation peuvent également survenir, affectant la prise de décision clinique.

    📌 Biais dans le choix et la validation des modèles : Le choix des modèles d’IA et des processus d’entraînement joue un rôle clé. Les biais sémantiques dans les modèles de langage doivent être pris en compte, et la validation des systèmes d’IA doit être rigoureuse pour garantir leur fiabilité.

    📌 Biais dans le déploiement : Il est crucial que les systèmes d’IA favorisent une utilisation équitable et accessible. La complaisance à l’automatisation peut entraîner une dépendance excessive vis-à-vis des systèmes d’IA, ce qui pourrait nuire à la qualité des soins.

    📌 Transparence, responsabilité et responsabilité légale : La transparence est essentielle pour instaurer la confiance des patients. Un modèle de responsabilité collective pourrait aider à définir clairement les rôles de chaque acteur en cas de défaillance. La couverture d’assurance pour l’utilisation de l’IA en médecine d’urgence doit également être abordée.

    Des enjeux d’explicabilité, d’autonomie et de confidentialité :

    Explicabilité et interprétabilité :

    L’explicabilité se réfère à la compréhension des mécanismes d’un algorithme, tandis que l’interprétabilité concerne la signification des résultats d’un système d’IA. Selon des lois comme le RGPD européen, les décisions automatisées doivent être accompagnées d’explications sur leur logique et leurs conséquences. Mais le besoin d’informations rapides et claires rend la transparence des systèmes d’IA particulièrement difficile. Bien que les modèles d’apprentissage automatique traditionnels soient plus explicables, les modèles de deep learning restent souvent opaques. La recherche en IA explicable (XAI) vise à améliorer la transparence et la confiance des praticiens, mais des études supplémentaires sont nécessaires pour évaluer son efficacité dans le secteur de la santé.

    Autonomie :

    Pour les professionnels de la santé : l’adoption de l’IA pourrait transférer une partie du pouvoir décisionnel aux machines. Il est essentiel que les professionnels de la santé gardent le contrôle des décisions médicales, mais l’opacité des systèmes d’IA complique cette tâche. Les systèmes doivent être conçus pour soutenir les décisions éclairées des professionnels, avec des scores de confiance et des explications claires pour chaque recommandation.

    Pour les patients : l’utilisation de la technologie IA nécessite le consentement éclairé des patients. Toutefois, dans des situations critiques, il peut être difficile d’obtenir ce consentement. Cela soulève des questions sur la responsabilité des professionnels de santé lorsqu’ils utilisent des systèmes d’aide à la décision clinique assistés par IA. Bien que des protections existent pour les décisions prises en situation d’urgence, la responsabilité légale reste un sujet complexe, avec des efforts en cours au sein de l’Union européenne pour clarifier la responsabilité liée à l’IA dans la prise de décisions cliniques.

    Confidentialité :

    La confidentialité englobe des valeurs comme l’anonymat et le contrôle des données personnelles. Le RGPD européen vise à protéger ces valeurs dans le contexte de l’IA en santé. Il est crucial de fournir des informations claires sur l’utilisation des données des patients pour le développement de l’IA tout au long de leur parcours de soins. Le droit à l’effacement, bien que problématique pour les développeurs d’IA, doit être respecté pour protéger la vie privée des patients.

    Obstacles à l’adoption généralisée de l’IA aux urgences

    Au-delà des soins hospitaliers traditionnels, l’IA pourrait révolutionner l’accès aux soins pour les régions éloignées ou mal desservies. En fournissant des outils médicaux sophistiqués capables d’évaluer des situations cliniques complexes à distance, l’IA pourrait élargir l’accès aux soins, notamment pour les populations vulnérables. Les technologies de triage intelligent, les prédictions de parcours cliniques et les propositions de conduites à tenir fondées sur des données probantes ont le potentiel de réduire les erreurs médicales et d’améliorer considérablement les résultats cliniques.

    Cependant, tout en soulignant l’intérêt croissant pour l’IA dans le domaine des urgences, où des applications basées sur le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance automatique de la parole (ASR) sont utilisées, cette étude met en évidence le manque de travaux rigoureux sur les modèles d’IA, leur validation et l’évaluation de leur impact.

    Pour construire des systèmes d’IA dignes de confiance et explicables (XAI), les auteurs préconisent l’adoption d’une approche holistique qui inclut des facteurs humains et une conception participative impliquant divers acteurs. Toutefois, en médecine d’urgence, des dilemmes persistent concernant les compromis entre interprétabilité, performance et transparence, surtout en matière de propriété intellectuelle et de responsabilité médicolégale en cas de préjudice causé par l’IA. Ils soulignent par ailleurs que la coordination entre les législateurs, les agences réglementaires et les assureurs reste insuffisante pour garantir la sécurité de tous les acteurs impliqués.

     

     

    * Chenais G, Lagarde E, Gil-Jardiné C.

    Artificial Intelligence in Emergency Medicine: Viewpoint of Current Applications and Foreseeable Opportunities and Challenges.

    J Med Internet Res. 2023 May 23;25:e40031. doi: 10.2196/40031. PMID: 36972306; PMCID: PMC10245226.

     

  • Quelle structuration et quelle gestion des urgences médicales ? Enjeux des mesures et des politiques publiques en France

    Des réformes récentes face à la saturation des urgences

    Environ 30 % des passages aux urgences concernent des pathologies mineures qui pourraient être prises en charge par un médecin généraliste. Pour beaucoup de patients, les urgences sont « un point de passage systématique » dans le parcours de soins. La perception de ce qu’est une “urgence” pouvant différent d’une personne à une autre. Ceci entraîne une dégradation des conditions de travail et une détérioration de la prise en charge des patients (temps d’attente).

    Pour répondre à cette crise, plusieurs rapports ont été publiés et des initiatives lancées par les autorités, ces dernières années, dont le Pacte de refondation des urgences en 2019, lancée par l’ancienne ministre de la Santé, Agnès Buzyn, et la Mission Flash ainsi qu’un Plan été en 2022 du ministre de la Santé de l’époque, François Braun.

    Ces programmes visent notamment à :

    • améliorer l’organisation des services ;
    • renforcer la coopération interprofessionnelle ;
    • fluidifier les parcours de soins ;
    • et à mettre en place des dispositifs pour soulager les médecins urgentistes (téléconsultation, élargissement des compétences paramédicales).

    Consultation à distance ou sans rendez-vous, parcours de soins dédiés aux personnes âgées : 12 mesures pour réformer les urgences

    L’autre , avait lancé, en septembre 2019, le Pacte de refondation des urgences. Un plan doté de 754 millions d’euros sur trois ans, visant à désengorger les services et à réformer l’organisation des soins d’urgence. Ce pacte comprenait 12 mesures pour réduire la pression sur les urgences, améliorer la prise en charge des patients, mais aussi faire prendre conscience que les urgences s’inscrivent dans un parcours de soins global et qu’il faut « stopper le processus qui a conduit à la banalisation du passage par les urgences, faute d’un accès simple et facilité à un système de santé réellement adapté à la situation de chacun ».

    1️⃣ La création du Service d’accès aux soins (SAS) :

    Une des mesures phares du pacte, ce dispositif accessible 24/7 permet aux Français de consulter un professionnel de santé à distance, par téléphone ou en ligne. Son objectif est de répondre aux demandes de soins non urgents, qui représentent près de 30 % des passages dans les services d’urgences. Grâce au SAS, les patients peuvent être orientés vers une consultation en ville, évitant ainsi une surutilisation des services hospitaliers.

    2️⃣ Le renforcement des consultations sans rendez-vous en médecine de ville :

    Alors que beaucoup de patients se rendent aux urgences faute de pouvoir consulter rapidement un médecin, cette initiative vise à offrir des alternatives locales. Dans les zones rurales, où l’accès à un médecin généraliste peut être difficile, des maisons de santé et centres de soins sans rendez-vous se développent.

    3️⃣ Des parcours de soins spécifiques aux personnes âgées :

    Les personnes âgées représentent une grande partie des admissions aux urgences, souvent pour des affections chroniques ou liées à des chutes. Pour éviter leur passage systématique à l’hôpital, le gouvernement a mis en place des parcours de soins spécifiques. Coordonnés entre les hôpitaux et la médecine de ville, ils visent à offrir des solutions adaptées à domicile ou dans des structures spécialisées.

    Financement, rationalisation des transports, les autres mesures pour fluidifier les parcours hospitaliers :

    4️⃣ Élargissement des compétences des professionnels paramédicaux : augmentation des responsabilités des infirmiers et aides-soignants pour leur permettre de prendre en charge directement certains soins. Cela vise à réduire la charge des médecins urgentistes et à fluidifier la prise en charge des patients.

    5️⃣ Gradation des soins dans les urgences : réorganisation des services d’urgences pour graduer les soins selon la gravité des cas. Cela permet une meilleure utilisation des ressources médicales et une réponse plus rapide aux patients les plus critiques.

    6️⃣ Réforme du financement des urgences : changement du modèle de financement des services d’urgences, en remplaçant la tarification à l’activité (T2A), inadaptée aux spécificités des urgences, par un modèle reflétant mieux la réalité des soins non programmés.

    7️⃣ Lutte contre les abus de l’intérim médical : encadrement du recours à l’intérim médical, qui coûte cher aux hôpitaux. En 2019, le coût de l’intérim a dépassé 500 millions d’euros, avec des médecins intérimaires pouvant toucher jusqu’à 1 500 euros par jour.

    8️⃣ Renforcement de la sécurité des soignants : face à la hausse des agressions verbales et physiques dans les services d’urgences (près de 10 % des soignants en ont été victimes en 2020), des mesures de protection renforcées sont mises en place pour garantir leur sécurité.

    9️⃣ Soutien aux équipes médicales : des dispositifs de soutien sont proposés aux équipes soignantes, dont les conditions de travail sont dégradées par la surcharge des services, incluant un soutien psychologique et des formations supplémentaires.

    🔟 Amélioration des transports médicalisés : la réforme des transports médicalisés vise à rationaliser l’usage des véhicules et du personnel pour les cas urgents, en priorisant les interventions réellement nécessaires et en évitant les interventions coûteuses et inutiles.

    1️⃣1️⃣ Parcours de soins dédiés à certaines populations : des parcours spécialisés sont développés pour des populations spécifiques (comme les personnes atteintes de maladies chroniques), afin d’éviter un recours systématique aux urgences et de mieux gérer les soins de ces patients.

    1️⃣2️⃣ Réforme des admissions non programmées : fluidification des admissions non programmées à l’hôpital, avec une meilleure coordination entre les différents services hospitaliers, pour éviter que les patients restent bloqués aux urgences en attendant un lit disponible.

    Heures supplémentaires et primes de nuit : les solutions pour renforcer le personnel soignant

    La Mission Flash sur les urgences et les soins non programmés a été lancée en juin 2022, à la demande du président Emmanuel Macron, pour répondre à la saturation chronique des services d’urgence en France. Pilotée par François Braun, à l’époque président de Samu-Urgences de France (et ancien ministre de la Santé), cette mission a formulé des recommandations pour alléger la pression sur les hôpitaux. Parmi les principales mesures, la régulation préalable par le Samu a été mise en avant pour rediriger les cas non urgents vers d’autres services ou professionnels de santé avant leur arrivée à l’hôpital. Cette mesure vise à limiter les passages inappropriés aux urgences. La mission a également recommandé des coopérations territoriales renforcées entre les hôpitaux et les structures de soins ambulatoires, pour garantir une prise en charge coordonnée des patients en dehors des urgences traditionnelles. Un accent particulier a été mis sur l’augmentation du temps soignant disponible, avec une incitation au recours aux heures supplémentaires et des primes spécifiques pour le travail de nuit afin de maintenir un nombre suffisant de personnel soignant, souvent en sous-effectif. Le rapport a aussi souligné l’importance de l’innovation technologique, avec des outils numériques comme la téléconsultation – qu’on retrouve dans le Pacte de refondation – pour soulager les services d’urgence.

    Saturation estivale : soins non urgents redirigés et incitations financières

    Le Plan « été 2022 » a été mis en place pour répondre à la saturation estivale. Basé sur les recommandations de la Mission Flash sur les urgences, ce plan visait à garantir la continuité des soins, notamment en optimisant l’organisation des urgences et en mobilisant toutes les ressources disponibles grâce à des mesures temporaires et des incitations financières pour travailler les nuits et les week-ends.

    📌 Régulation préalable obligatoire : cette mesure visait à instaurer un tri des patients avant leur arrivée aux urgences via un appel systématique au 15 (Samu). Ce dispositif avait pour objectif de rediriger les cas non urgents vers d’autres structures de soins, évitant ainsi la surcharge des urgences avec des cas mineurs.

    📌 Augmentation du temps de travail soignant : des primes spécifiques et des incitations financières ont été mises en place pour encourager les professionnels de santé à travailler durant les périodes de nuit et de week-end, moments critiques où les équipes sont souvent en sous-effectif. Le gouvernement a permis de recourir aux heures supplémentaires de manière plus flexible pour pallier le manque de personnel.

    📌 Coopérations interprofessionnelles renforcées : il s’agissait d’encourager les collaborations entre les différents professionnels de santé d’un territoire (médecins généralistes, infirmiers, centres de soins non programmés, etc.) pour assurer une prise en charge des patients en dehors des urgences traditionnelles.

    📌 Ouverture de lits supplémentaires : pour augmenter la capacité d’accueil, des lits d’hospitalisation supplémentaires ont été temporairement ouverts dans les services hospitaliers, en particulier pour les cas nécessitant une hospitalisation après leur passage aux urgences.

    📌 Travail de nuit et organisation des soins : pour répondre à la pénibilité accrue du travail de nuit, une rémunération spécifique a été mise en place pour les soignants, et les efforts étaient concentrés sur une meilleure répartition des effectifs entre les différentes périodes de la journée et de la semaine, là où la demande était la plus forte.

    Enquête Urgences 2023 : des dysfonctionnements persistants malgré les réformes

    En 2023, la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (Drees) a publié son Enquête Urgences 2023. Elle présente un constat similaire aux précédents diagnostics, à savoir des modes d’organisation hétérogènes entre les services d’urgence, des difficultés à transférer rapidement les patients vers d’autres services hospitaliers, ou encore une surcharge toujours présente, surtout pour les patients de plus de 65 ans.

    D’après la « Mission Flash », certaines mesures du Pacte de refondation  n’ont pas encore été appliqués sur le terrain. La crise du Covid-19 a pu être un obstacle à leur application, bien que le rapport précise que « ces difficultés d’application ne peuvent être imputées à la seule pandémie de Covid-19 ». Bien que ces mesures aient pu soulager les urgences (une réduction réduction du nombre de passages estimée à 15 %), elles ont eu globalement un impact limité, rappelant le caractère structurel du malaise. Dans un rapport de 2017, le Sénat perçoit la crise des urgences comme le « miroir des dysfonctionnements de notre système de santé ». Transition démographique, augmentation des pathologies chroniques, déserts médicaux, intégration des nouvelles technologies, la crise des urgences cristallise l’ensemble des difficultés du système de santé.

    Des équipes mobiles de soins et des services d’orientation en appui au Samu :

    Le Conseil national de la refondation en santé (CNR Santé) est un projet lancé par le président Emmanuel Macron en octobre 2022. Ce volet spécifique à la santé vise à répondre aux problèmes structurels du système de soins en France, notamment les urgences. Le CNR Santé se distingue par une approche participative et territoriale. Il réunit les citoyens, les professionnels de santé, les élus locaux et d’autres parties prenantes pour concevoir des solutions adaptées à chaque région. L’objectif est d’aborder ces problèmes en partant du terrain et en impliquant les acteurs locaux plutôt que de centraliser les décisions au niveau national.

    Des consultations à différents niveaux ont depuis été organisées, accompagnées d’une plateforme numérique ouverte aux citoyens pour recueillir leurs avis et propositions. Les propositions issues de ces consultations sont ensuite étudiées par le ministère de la Santé et les Agences régionales de santé (ARS) pour définir des actions, comme ce fût le cas pour la création d’équipes mobiles de soins, des services d’orientation en appui au Samu en région Rhône-Alpes ou encore, la mutualisation du recrutement des professionnels de santé au Morbihan. Cependant, malgré les ambitions de ce projet, des critiques ont émergé concernant son impact limité et son manque de soutien réel au niveau politique.

    L’impact des outils numériques et de l’IA

    Priorisation des patients, aide au diagnostic, optimisation des ressources, l’intégration des technologies du numérique est devenue un levier pour améliorer la prise en charge des patients aux urgences. La téléconsultation, par exemple, plébiscitée par le Pacte de refondation des urgences, permet aux médecins d’évaluer l’état des patients. Les outils d’IA aident les médecins à diagnostiquer des conditions médicales complexes en analysant rapidement des images médicales. Comme au CHU de Rennes, où le logiciel Boneview (Gleamer) est capable d’interpréter une radio en quelques minutes.

    👉 Plus de détails sur les solutions d’IA au services des urgences déployées en France sont disponibles dans la cartographie réalisée par H&TI dans le cadre de cette étude.

     

  • Urgences et soins non programmés : chiffres clés et analyse des « pain points » tout au long du parcours patient

    🚨719 points d’accueil d’Urgences en France en 2023

    Selon l’enquête Urgences 2023mené par la Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (Drees) auprès des hôpitaux et cliniques français, il y a 719 points d’accueil d’urgences sur l’ensemble du territoire, répartis entre 612 hôpitaux et cliniques ayant une autorisation pour l’accueil et le traitement des urgences générales et pédiatriques.

    Parmi ces structures :

    • 102 sont des CHRU ;
    • 447 sont des CH ;
    • 9 sont d’autres établissements publics ;
    • 37 sont des établissements privés à but non lucratif ;
    • 120 sont des établissements privés à but lucratif.

    🚑 Une fréquentation en hausse et une pénurie des ressources

    Malgré une légère baisse en 2023, selon la Fédération des observatoires régionaux des urgences (Fedoru), par rapport à 2022 (-3,2 %), et un nombre total de passage aux urgences de près de 16 millions (données Ile-de-France manquantes), les services d’urgences français sont submergés.

    Nombre de passages aux urgences par région en 2023 (données Ile-de-France manquantes) – @ Fedoru

    En 20 ans depuis 2016, la fréquentation des urgences a augmenté de 42 %, avec une hausse annuelle moyenne de 3,5 %, selon les chiffres de la Drees. Sur une seule journée en 2013, le nombre moyen de passages aux urgences était de 51 800 tandis qu’en 2023 cela était de 58 400. En cause notamment : le vieillissement de la population, l’impact des maladies chroniques et les tensions sur les premières étapes du parcours de soins. D’autres facteurs comme le manque de personnel (augmentation des temps partiels, passés de 46 % en 2013 à 77 % en 2019), des structures d’accueil inadaptées ou encore des problèmes de financement (coût élevé de l’intérim et des soins non programmés) aggravent la situation.

    Evolution du nombre de passages annuels aux urgences depuis 1996 - @ Drees
    Evolution du nombre de passages annuels aux urgences depuis 1996 – @ Drees

    📌 Répartition des horaires de passage aux urgences :

    Source : Fedoru

    📌 60 % des passages ont une durée inférieure à 4h et parmi les modes de sortie des urgences :

    Source : Fedoru

    Un accueil pédiatrique en pleine expansion

    En 2023, 20 % des établissements autorisés pour l’accueil des urgences générales ou pédiatriques proposent un service spécifique pour les enfants. Cela représente 17 % des points d’accueil des urgences, contre 14 % en 2013. Cette réorganisation traduit une volonté d’adapter les infrastructures face à la hausse de la demande, notamment en offrant des circuits distincts pour les enfants et les adultes, dans près de 15 % des structures.

    Sur cette même année, 25,5 % des patients de passage aux urgences était âgés de moins 18 ans. Parmi la tranche d’âge :

    Tranches d’âge des patients de passage aux urgences âgés de moins de 18ans – @ Drees

    23 % des points d’accueil concernés par la régulation de l’accès

    Face à l’encombrement des urgences, certaines structures ont mis en place une régulation de l’accès pour mieux gérer l’afflux de patients. 23 % des points d’accueil ont instauré un accès régulé où les patients doivent appeler le Samu ou un Service d’accès aux soins (SAS) avant de pouvoir se rendre aux urgences. L’objectif est de mieux filtrer les cas graves et d’orienter les patients vers des soins plus adaptés si nécessaire. 24% des plus petits points d’accueil sont souvent concernés par cette mesure tandis que seuls 13 % des plus grands y ont recours.

    🩺Répartition du nombre d’urgentiste par secteur d’activité

    Spécialité Ensemble Hôpital public Etablissement privé ESPIC Etablissement privé lucratif Cabinet individuel Cabinet de groupe, société Autres secteurs Activités exercées par des remplaçants
    SM59 – Médecine d’urgence 840 654 8 2 5 23 15 133

    Source : ASIP-Santé RPPS, traitements Drees – données au 1er janvier 2023

    Une enquête de l’association professionnelle Samu-Urgences de France révèle que durant l’été 2023, 163 services d’urgences ont dû fermer temporairement en France, dont 43 % à plus de dix reprises. La raison principale est une pénurie de personnel médical.

    Parmi ces fermetures :

    • 25 % étaient continues jour et nuit ;
    • tandis que 75 % n’ont eu lieu que la nuit.

    Cette situation critique a touché 60 départements et a été exacerbée par le manque de médecins urgentistes, ainsi que la fermeture de 70 % des lignes SMUR, des services essentiels pour la prise en charge d’urgences vitales.

    En parallèle, 43 % des services ont mis en place une régulation médicale via le 15 pour gérer les admissions, notamment pour réorienter les patients vers la médecine libérale, lorsque disponible. Néanmoins, dans certaines zones, l’insuffisance de cette offre a généré des tensions supplémentaires, retardant voire empêchant l’accès aux soins pour certains patients. Ces fermetures soulignent la gravité de la pénurie d’urgentistes, aggravée par l’application de la loi Rist sur le plafonnement de l’intérim médical, et la fragilité du système hospitalier face à la demande croissante.

    🔎Analyse : quels pain points tout au long parcours patient aux urgences ?

    Comme le montre les chiffres présentés ci-dessus, les services d’urgences en France rencontrent de nombreuses difficultés structurelles et organisationnelles qui impactent leur fonctionnement. Les principaux défis auxquels ils font face sont :

    1️⃣ la surcharge des services d’urgences avec une augmentation de 13% en 10 ans ;
    2️⃣ la pénurie de personnel avec 163 services fermés temporairement pendant l’été 2023 en raison du manque de personnel médical ;
    3️⃣ des problèmes de régulation de l’accès car la régulation via le 15 est parfois insuffisante dans certaines zones dû à un manque d’alternatives en médecine libérale ;
    4️⃣ la saturation des lits d’hospitalisation comme le montre l’indice de maturité de la gestion de lits (68 % des établissements n’utilisent pas la prévision des besoins journaliers en lits) ;
    5️⃣ la réorganisation des urgences pédiatriques (bien que la part des points d’accueil pédiatriques soit passée de 14 % à 17 % en 10 ans) ;
    6️⃣ ainsi que l’anticipation et la gestion des sorties des patients.

    L’infographie ci-dessus schématise le parcours patient dans les services d’urgences en mettant en avant les difficultés ou « pain point » à chacune de ses étapes.

    Étude Health&Tech Intelligence Urgences & IA : parcours patient et pain points

    Avant l’arrivée aux urgences :

    Le premier problème concerne l’arrivée non régulée des patients. Beaucoup arrivent spontanément sans être passés par le Samu. Les services d’urgences doivent faire face à une affluence constante et imprévisible, exacerbée par un manque de circuits spécifiques pour les cas mineurs. Cette situation entraîne des délais d’attente prolongés pour les patients nécessitant une prise en charge rapide. En 2023, seulement 23 % des points d’accueil ont mis en place un accès régulé et conditionné à un appel préalable au 15.

    Accueil et triage :

    Le triage à l’accueil, nécessaire pour prioriser les cas graves, souffre d’un manque d’espaces dédiés (box de tri) et d’outils pour la gestion rapide des cas mineurs via un système de « fast-track ». En 2023, seulement 52 % des points d’accueil avaient un nombre et une taille de box d’accueil et orientation suffisantes.

    Prise en charge en urgence :

    Une fois le patient entré dans la prise en charge au niveau du service des urgences, la difficulté rencontrée est liée à la pénurie de médecins spécialisés, notamment dans les domaines de la gériatrie, de la radiologie et de la psychiatrie. Les équipes médicales doivent gérer des flux importants de patients tout en assurant des consultations d’imagerie pour lesquelles deux tiers des demandes sont gérés grâce à la téléradiologie. L’attente des résultats ou leur réévaluation retardent encore la prise en charge. En 2023, 67 % des points d’accueil disposent d’un espace dédié à l’attente.

    Sortie et hospitalisation :

    Concernant la sortie des patients, deux scénarios se dessinent : retour à domicile ou hospitalisation dans un autre service. Cependant, la gestion de cette hospitalisation est elle même problématique. La recherche de lits disponibles en aval est souvent complexe, allongeant les délais avant hospitalisation. Selon les données, beaucoup de services n’ont pas de bed manager en place, et même là où cette fonction existe, elle n’est pas toujours opérationnelle le week-end, augmentant les risques de congestion. En 2023, 56 % des points d’accueil sont des établissements disposant de bed manager. La sortie des patients est également affectée par des défauts de coordination avec les partenaires de l’aval, comme les équipes de gériatrie mobiles ou les services de soins à domicile (HAD). Ces acteurs sont pourtant importants pour fluidifier les sorties et éviter les « bed blockers », ces patients qui occupent des lits faute de solution adaptée.

    👉 Toutes ces difficultés, à la fois structurelles et organisationnelles, nécessitent des réponses innovantes pour optimiser l’efficacité du parcours de soins. Le panorama des cas d’usages de l’IA aux urgences ainsi que la cartographie des solutions réalisés dans le cadre de cette étude H&TI proposent plusieurs pistes de réflexion pour améliorer cette situation.

     

  • Trophées de la e-santé : traitement, valorisation et sécurisation des données de santé parmi les catégories de l’édition 2024

    Une visibilité accrue pour les lauréats

    Pour sa nouvelle édition des trophées de la e-santé organisée à l’occasion de son événement annuel de l’Université de la e-santé, Castres-Mazamet Technnopole a décidé de mettre à l’honneur les outils et les applications qui permettent de traiter les données de santé qui sont un sujet de plus en plus important dans le monde de la santé numérique, encore plus depuis la montée en puissance de l’intelligence artificielle et de son besoin en données de santé fiables et de bonne qualité. De ce fait, l’une des 4 catégories pour candidater aux trophées cette année est le traitement, la valorisation et la sécurisation des données de santé.

    Ces trophées ont été mis en place pour mettre en lumière les usages du numérique dans les systèmes de santé, du soin, de l’autonomie et du bien-être et récompenser les solutions développées par toutes les parties prenantes de l’écosystème de l’innovation en e-santé, qu’ils soient entrepreneurs, start-ups, chercheurs, patients, professionnels de santé, étudiants, établissements de santé, acteurs de la protection sociale, entreprises du secteur des technologies et de la santé, enseignants.

    En plus de la catégorie “traitement, valorisation et sécurisation des données de santé”, il est possible de participer dans 3 autres catégories : “patients”, “structures de soin et professionnels de santé” et “prévention, bien-être et bien vieillir”. À noter que tous les participants pourront remporter l’un des deux prix spéciaux de cette édition “le grand prix du jury” ou “le trophée des internautes”.

    Plus de 25 millions d’euros levés par d’anciens lauréats :

    Les 6 lauréats de cette édition bénéficieront d’une visibilité accrue par le biais :

    ➡️ d’interview d’après cérémonie ;

    ➡️ d’apparition sur le site internet de l’évènement ;

    ➡️ d’apparition sur les réseaux sociaux de l’évènement ;

    ➡️ d’un communiqué de presse post évènement.

    Cette mise en lumière lors des précédentes éditions a permis à d’anciens lauréats de lever plusieurs millions d’euros : c’est le cas de Tilak et d’OSO AI qui ont tous les deux levés 10 millions d’euros depuis. Lauréat en 2021, SiView a levé 5 millions d’euros depuis.

    👉 Pour participer à l’édition 2024 des trophées de la e-santé, il suffit d’envoyer son dossier de candidature téléchargeable via ce lien à l’adresse trophees@universite-esante.com avant le 14 octobre 2024.