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  • Etude : le pancréas artificiel progresse grâce à des algorithmes plus performants (Congrès SFD)

    Plusieurs études* présentées au congrès de la Société Francophone du Diabète (SFD), qui s’est tenu à Nantes du 20 au 23 mars 2018, ont mis en évidence les avancées du pancréas artificiel. Dans des situations compliquées, telles que les repas et l’activité physique, le dispositif a montré sa capacité à limiter les risques d’hypoglycémies grâce notamment à des algorithmes qui se sont affinés.

    Un algorithme qui calcule la quantité d’insuline

    Le pancréas artificiel a déjà démontré qu’il réduisait de manière considérable les risques d’hypoglycémie, notamment nocturne, mais aussi d’hyperglycémie. Par ailleurs, le dispositif améliore la qualité de vie des diabétiques de type 1 qui n’ont pas à se soucier en permanence de leur glycémie. Le pancréas artificiel se compose d’une pompe à insuline, d’un capteur de glucose qui mesure en continu la concentration de glucose et d’un d’un algorithme d’intelligence artificielle connecté à un smartphone. Cet algorithme calcule en temps réel la quantité d’insuline à délivrer en fonction des données issues des mesures de glucose et commande la pompe.

    L’intelligence artificielle au secours des situations délicates

    Cependant, ce dispositif ne donne pas encore de résultats optimaux dans des situations où la glycémie est amenée à varier de manière brutale. C’est le cas notamment lors des repas ou d’activité physique. De nombreuses recherches sont donc en cours pour rendre le pancréas artificiel efficace en toutes circonstances. « L’objectif des travaux est d’affiner ces algorithmes dans ces situations spécifiques, a déclaré le Pr Hélène Hanaire, chef du service de diabétologie au CHU de Toulouse et présidente de la Société Francophone du Diabète.

    Deux études présentées au congrès de la SFD

    Lors de la conférence du congrès de la SFD qui s’est tenu à Nantes du 20 au 23 mars 2018, le Pr Hanaire a précisé que  » les projets de recherche visent à diversifier les explorations dans des catégories de personnes différentes : enfants, femmes enceintes, personnes à haut risque d’hypoglycémie ou encore présentant un diabète particulièrement instable. L’objectif étant, à terme, de mettre au point un outil capable de gommer les variabilités, de s’adapter à des circonstances différentes. »

    Bien accepté chez l’enfant

    Une étude française chez l’enfant pré-pubère diabétique de type 1 a notamment été présentée. Elle visait à évaluer l’efficacité sur le contrôle glycémique et l’acceptation d’une perfusion sous-cutanée d’insuline par pompe asservie à une mesure continue du glucose via un algorithme prédictif de maintien de la glycémie. Ce système en boucle fermée est parvenu à un meilleur contrôle glycémique que le mode STOPHYPO, c’est à dire un arrêt de la pompe pendant 2 heures en cas de non perception de l’alerte hypoglycémique. « La bonne acceptation de l’insulinothérapie à boucle fermée encourage à mener des études plus longues pour confirmer son impact positif attendu chez les enfants DT1 », a indiqué le principal auteur de l’étude, le Pr Eric Renard du CHU de Montpellier.

    Moins d’hypoglycémies chez les sportifs

    Une deuxième étude, américaine cette fois, a évalué le système de pancréas artificiel chez 32 adolescents diabétiques de type 1 pratiquant une activité physique intense. Pendant six jours, incluant 5 journées de ski, les adolescents utilisaient soit un pancréas artificiel (de type UVA_CLC), soit un système de mesure du glucose en continu avec perfusion continue sous-cutanée d’un analogue rapide de l’insuline. Tous les patients étaient par ailleurs suivis 24h/24 par télémédecine. L’étude AP ski menée sur 6 jours, dont 5 jours de ski, a montré que le pancréas artificiel améliorait significativement le temps passé avec une glycémie normale, soit 1h30 de plus par jour. Le temps passé avec hypoglycémie est réduit de moitié. Cette étude, certes sur un nombre réduit de patients, montre que les algorithmes parviennent à répondre de façon appropriée à des situations relativement complexes.

  • Diagnostic précoce du cancer de la vessie par imagerie de fluorescence et analyse IA avec VisioCyt

    L’entreprise VitaDX espère accélérer le diagnostic du cancer de la vessie à l’aide de l’imagerie de fluorescence et l’analyse par intelligence artificielle à travers son dispositif VisioCyt.

    Ce dispositif de cytologie digitale est actuellement testé dans plus d’une dizaine d’établissements hospitaliers et l’extension de son utilisation est prévue au cours de l’année 2018.

    Détecter précocement les cancers de la vessie grâce à la fluorescence et l’IA

    Fondée en 2015, VitaDX International développe des solutions de diagnostics précoces du cancer de la vessie fondées sur l’imagerie de fluorescence et l’analyse par intelligence artificielle. VitaDX a travaillé en partenariat avec les chercheurs de l’Institut des sciences moléculaires d’Orsay et les praticiens hospitaliers du CHU Bicêtre (AP-HP) pour élaborer le logiciel VisioCyt, qui permet d’analyser les cellules par le biais de la fluorescence.

    Le dispositif VisioCyt permet d’automatiser un processus initialement manuel. Le logiciel est capable de détecter des cellules tumorales à un stade précoce. « Détecté précocement, le taux de survie avoisine les 95%, alors qu’en cas de cancers avancés, ce même taux chute à 5% » d’après VitaDX.

    Numérisation des échantillons par fluorescence et analyse des échantillons via un algorithme de Deep Learning

    Cette méthode permet de déceler une anomalie potentielle d’un point de vue métabolique, avant même que la morphologie cellulaire ne soit altérée par la maladie. Le diagnostic, qui consiste à « regarde(r) l’intérieur de la cellule avant que l’extérieur se modifie », s’effectue en deux étapes : 

    • numérisation des échantillons : cette première étape permet de rendre les cellules lisibles par le logiciel VisioCyt. Cette technique de numérisation s’appuie sur la fluorescence, qui permet de distinguer les cellules saines des cellules tumorales. 
    • analyse des échantillons via un algorithme de Deep Learning : l’algorithme utilisé fonctionne sur le traitement d’images. Le logiciel utilise la lumière blanche pour aider le médecins à établir son diagnostic et définir le bon traitement. 

    La solution est actuellement testée dans une quinzaine d’établissements hospitaliers français. VitaDx entend intégrer le dispositif VisioCyt au réseau local de laboratoires, avant d’envisager sa généralisation.

    Actuellement, la cytologie digitale n’est pas développée dans les laboratoires, ce qui constitue le principal frein à la diffusion de cette technique d’analyse.

  • L’IA peut transformer les métiers de la santé de manière significative -rapport de France stratégie

    Le premier trimestre 2018 a été marqué par la publication du rapport du député Cédric Villani et la présentation de la stratégie gouvernementale dans le domaine de l’intelligence artificielle, Placée auprès du Premier ministre, France stratégie s’est également saisie du sujet, en examinant les conséquences de la diffusion l’IA sur certaines professions médicales (cardiologues, radiologues, médecins généralistes et biologistes), ses principaux vecteurs de diffusion et les freins éventuels à son utilisation.

    Les applications de l’IA dans le domaine de la santé sont nombreuses (aides au diagnostic, recommandations de prise en charge). Selon les experts de France Stratégie, l’IA est amenée à faire évoluer les métiers du secteur médical (notamment en radiologie, cardiologie et la médecine générale) et contribuera à améliorer le suivi et la prise en charge des patients en ville, à domicile et à l’hôpital. En revanche, plusieurs facteurs doivent être pris en compte avant sa généralisation, dans un secteur médical et médico-social marqué par « des résistances aux transformations » significatives, d’après le rapport de France Stratégie paru le 28 mars 2018 que H&TI s’est procuré.

    Les applications de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé

    L’aide au diagnostic et aux recommendations de prise en charge

    Les applications actuelles de l’IA sont nombreuses en oncologie, cardiologie, radiologie, détection de maladies spécifiques (telles que diabète et Alzheimer, etc.) ou santé mentale (l’IA est notamment utilsée pour détecter la dépression ou autres troubles psychologiques). Les algorithmes alimentés et entraînés par des données massives sont programmés pour identifier des maladies selon des protocoles prédéfinis par des équipes médicales. 

    L’outil emblématique de cette application est le logiciel Watson, introduit par le groupe IBM en 2005 sur le marché de la santé américain. Utilisé pour l’aide au diagnostic et à la proposition thérapeutique, le logiciel synthétise de nombreuses informations issues de rapports médicaux, dossiers patients, tests cliniques, etc.

    Lors du sommet AI for Humanity organisé au collège de France le jeudi 29 mars 2018, le professeur Ran Balicer illustrait les usages de l’IA en santé dans les hôpitaux israéliens. L’IA y est utilisé pour détecter et prévenir les risques d’insuffisance rénale, dans le suivi des maladies chroniques et la détection de cancers.

    « Selon une étude récente, l’intelligence artificielle a été capable d’une détection automatisée du cancer du sein avec un taux de réussite de 92%, presque équivalent à celui des spécialistes (96%). Lorsque sont combinés les analyses du médecin et les méthodes de diagnostic issues du logiciel automatisé, le taux de réussite s’élève à 99,5%, avec un risque d’erreur fortement diminué ». France Stratégie, citant une étude américaine publiée en 2016.

    L’utilisation de l’IA fait évoluer les métiers de la santé 

    Radiologie : vers une spécialisation accrue en radiologie interventionnelle

    Selon les experts de France stratégie, l’IA est amenée à jouer un rôle croissant dans la lecture d’imagerie médicale, posant à terme la question de « l’intervention du radiologue dans l’établissement du diagnostic ». L’automatisation de la radiologie conventionnelle pourrait être réalisée par des manipulateurs radio formés à l’élaboration de diagnostics, souligne France Stratégie. Elle pourrait également être effectuée par un médecin non radiologue. L’IA permettrait donc à terme aux radiologues de consacrer davantage de temps à l’analyse de cas complexes.

    Ainsi, « le métier de radiologue pourrait évoluer vers une spécialisation accrue en radiologie interventionnelle à visée diagnostique (ponctions, bopsies, etc.) pour des cas complexes ou à visée thérapeutique guidée par l’imagerie médicale ». France Stratégie

    France stratégie recommande à ce titre d’adapter le cadre règlementaire actuel, notamment le décret n°2016-1672 du 5 décembre 2016 relatif aux actes et activités réalisés par les manipulateurs d’électroradiologie médicale.

    Cardiologie : recentrage de l’activité du cardiologue sur les cas complexes

    Des logiciels fondés sur l’IA sont aujourd’hui capables d’interpréter des électrocardiogramme (ECG). « Ces logiciels détectent des pathologies avec un degré d’efficacité comparable, voire supérieur, à celui d’un cardiologue », souligne France Stratégie. Ceci pourrait s’avérer bénéfique à la médecine générale et aux urgences françaises : les médecins généralistes et urgentistes pourraient à l’avenir mobiliser ces outils à toute heure sans recourir au cardiologue.

    D’après le rapport de France Stratégie, l’IA permettra d’aider les urgentistes dans l’orientation de leurs patients ; d’étendre l’usage de l’ECG à davantage de spécialités médicales comme les urgentistes, généralistes, gériatres, et non médecins comme les infirmières, pompiers  et enfin, de libérer du temps aux cardiologues qui traiteraient ainsi des cas plus complexes.

    L’intelligence artificielle, conclut France Stratégie, est susceptible « d’accentuer la tendance à la sur-spécialisation de leur métier ». 

    En médecine générale, l’IA « augmentera le niveau de compétence « technique » du médecin »

    Les assistants médicaux sont à l’avenir susceptibles de faire évoluer la médecine générale à plusieurs titres, selon France Stratégie : le médecin pourra bénéficier d’une aide à l’établissement de diagnostics de cas complexes, « avec une plus grande sécurité dans la prise de décision » ; l’IA sera par ailleurs amenée à « augmenter en continu le niveau de compétence « technique » du médecin au fur et à mesure que celui-ci pourra exploiter pleinement les connaissance cliniques et les pratiques médicales les plus actualisées ».

    Enfin, s’agissant des laboratoires d’analyses médicales, l’IA est susceptible d’automatiser intégralement les analyses et de fait, d’induire de profondes transformations du métier de biologiste.

    Le suivi connecté des patients et l’usage de la robotique en santé

    Amélioration de la prise en charge des patients

    Certains outils connectés s’intègrent déjà dans une prise en charge globale des patients, comme le pilulier intelligence ou le tensiomètre relié à un médecin. Couplé à l’IA, ces dispositifs permettent un suivi automatisé des patients à partir de l’analyse des données recueillies et enrichies.

    D’après France Stratégie, l’usage d’outils de suivi des patients présente un intérêt au domicile des patients, à l’hôpital comme dans le cadre de la médecine de ville.

    • A domicile, des plateformes de suivi de patients à distance permettent de prédire les risques d’exacerbation d’une maladie inflammatoire comme l’asthme, de détecter une rechute de cancer du poumon, de personnaliser le traitement du diabète, à titre d’exemple ; 
    • A l’hôpital, « une plateforme de suivi médical connecté de patients, avant et après une hospitalisation, permet de centraliser tout ce qu’une infirmière aurait contrôlé à l’hôpital » ; 
    • En ville, enfin, peuvent se constituer des réseaux entre médecins généralistes, spécialistes et infirmières de coordination (comme le prévoit le programme « Territoire de soins numérique »).

    La robotique appliquée 

    « De nouvelles générations (de robots) à base d’intelligence artificielle sont en train d’émerger« , rappelle France stratégie, « avec une autonomisation accrue par rapport au chirurgien ». Les applications actuelles et futures des robots fondés sur l’IA en médecine sont nombreuses. Le rapport en propose une liste non exhaustive : simulation d’opération sur écran ou sur un clone virtuel ; assistance domestique pour les personnes âgées ou en situation de perte d’autonomie ; prise en charge de patients souffrant de troubles cognitifs ou comportements comme l’autisme ou Alzheimer ; enfin, pour les aides-soignants et les infirmiers, les robots IA peuvent les appuis dans leur pratique professionnelle ».

    Plusieurs facteurs doivent être pris en compte avant d’envisager la diffusion de l’IA dans le secteur de la santé

    • La situation de l’emploi des professionnels de santé : France Stratégie rappelle que les études prévoient à courte et moyenne échéance un creusement des inégalités d’accès aux soins à l’échelle du territoire français ; dans un tel contexte, le recours à la télémédecine et le développement de solutions innovantes permettrait d’assurer un meilleur accès aux soins.
    • L’augmentation de la qualité des données : la diffusion de l’IA favorise l’augmentation en volume et en qualité des données disponibles, issues de sources multiples (Assurance maladie, établissements de santé, médecine génomique, objets connectés, applications mobiles, commentaires des patients, etc.).
    • L’acceptabilité sociale : « si les logiciels livrent leur clé de fonctionnement », souligne France Stratégie, « ils pourront répondre aux aspirations des patients/citoyens à l’autonomisation. Dans le cas contraire, si les logiciels restent des formes de boîtes noires, la diffusion de l’IA sera freinée par le manque d’acceptabilité sociale ». Dans le cadre de la mission confiée au député Cédric Villani, Ethik IA propose de clés de régulation positive de l’IA et de la robotisation en santé.

    Quels sont les scenari de diffusion de l’IA en santé ?

    « Le secteur est plutôt enclin à résister aux transformations »

    Il existe en France une certaine « résistance à l’innovation », couplée à un modèle économique encore « incertain », qui explique que le secteur de la santé est « enclin à résister aux transformations induites par l’intelligence artificielle. Quelles sont les causes de ces « résistances »? D’après France Stratégie, elles seraient imputables « à l’important degrés de règlementation ». Si des progrès « ont été réalisés depuis 2017 avec la création d’un système national de données de santé », « le cadre permettant de répondre aux besoins croissants de protection en matière d’accès, de partage et de protection ou de garantie de fiabilité n’est pas encore abouti ».

    Ainsi, conclut France stratégie, « la difficulté d’accès aux données a été identifié comme un frein au développement de l’intelligence artificielle, notamment dans les possibilités de transfert des travaux de recherche », ce qui a été mis en avant dans le rapport remis par Cédric Villani au Président de la République.

    Toutefois, relève France Stratégie, « la règlementation n’empêchera pas la diffusion de l’IA là où les acteurs prévoient des gains importants ».

    « Les conditions qui pourraient conduire à une scénario disruptif »

    Les acteurs placés en situation de concurrence et de dimension internationale – comme l’industrie du médicament et des dispositifs médicaux et le secteur de l’assurance complémentaire santé – peuvent conduire à l’émergence d’un « scénario disruptif » et servir de vecteur de la diffusion de l’IA dans le secteur de la santé.

  • Des projets pour améliorer la prise en charge du handicap primés au Hackathon de la Fondation Hopale

    Écoute collaborative patient-soignant, programmes numériques d’activité physique individualisée, télé-suivi et éducation thérapeutique pour les équipes médicales, réalité virtuelle favorisant la réalisation des soins en pédiatrie, perception tactile au service des malvoyants : autant de projets récompensés lors du premier Hackaton Santé et Autonomie organisé dans les Hauts de France à l’initiative de la Fondation Hopale.

    Le Hackaton s’est déroulé les 17 et 18 mars 2018 au Touquet.

    Plus de 100 participants se sont réunis autour de 6 thématiques liées au handicap :
    • la mobilité ;
    • les usages du numérique en rééducation ;
    • le développement de nouveaux services et modes de prises en charge ;
    • la coordination du parcours patient ;
    • le re-design de la relation patient et aidant ;
    • le retour et le maintien dans l’emploi.

    22 projets ont été présentés : 7 dans la catégorie Start-up et 15 dans la catégorie Candidat libre, et six parmi eux ont été primés.

    La Fondation Hopale s’engage à mettre en œuvre les projets primés via l’Hopale Lab et ses partenaires dans les 12 à 18 mois.

  • 7e Colloque Francophone de Simulation en Santé, Université de Caen du 4 au 6 avril 2018

    Sofrasims, la Société francophone de simulation en santé, et Norsims, le centre de simulation hospitalo-universitaire caennais, organisent du 4 au 6 avril 2018 la 7e édition du Colloque Francophone de Simulation en Santé à l’Université de Caen Normandie.

    Sofrasims, association créée sous le haut patronage de la Haute Autorité de Santé (HAS) afin de promouvoir l’utilisation de la simulation dans tous les domaines de la santé par la formation, la recherche et la diffusion de recommandations, propose un événement de trois jours autour de la simulation articulés autour de conférences, ateliers, démonstrations et débats.

    Y seront abordés notamment les thèmes de la place de la simulation en télémédecine, télé-expertise neurologique et télésurveillance multi-pathologies lors du pré-congrès. La place de la simulation dans les cursus de formation initiale ou continue, dans la chirurgie sont à l’ordre du jour. Des intervenants internationaux rendront compte de la simulation médicale aux Pays-Bas et aux États-Unis. Enfin, un symposium sur les serious game et la formation de demain aura lieu le jeudi 5 avril 2018.

    Le programme complet est disponible via le lien ci-contre.

    Programme

    •  PRECONGRES Télémédecine et simulation :
      • Introduction : Emmanuel Touzé, Caen ; Dominique Goutte, Agglomération Caen-La-mer; Rémi Sabatier, Caen
      • 9h10- 9h40 : Pourquoi une formation en télémédecine ?, Nathalie Salles, Bordeaux;  Lydie Canipel, Paris
      •  9h40 – 10h10 : Formation à la téléconsultation par la mise en situation Grégory Szwarc, Caen
      • 10h30 – 10h50 : Place de la simulation en télémédecine : en diabétologie, Mickaël Joubert, Caen
      • 10h50 – 11h10 : Place de la simulation en télémédecine : télé-expertise en urgence – la prise en charge des urgences neurologiques, Elisabeth De Mederos, Besancon
      • 11h10 – 11h30 : Formation à la Télésurveillance multi-pathologies : le bon usage de l’outil enseigné par la simulation de cas clinique, Karine Hauchard, Caen ; Frédérique Gudanis, Caen
      • 11h30 : Débat sous forme de table ronde des intervenants
    • Ouverture du Congrès :
      • 14h – 15 h : Table ronde : place de la Simulation dans les cursus en santé, Modérateur : Dan Benhamou, Paris
      • 17h15 – 18h 15 : La simulation en Francophonie : exemple de la Tunisie, Hamdi Boubaker, Monastir, Tunisie ; Modérateurs du débat : Dominique Van Pée, UCL, Louvain ; Dan Benhamou, Paris
    • Jeudi 5 avril :
      • Matin : Des débats autour du patient simulé et des simulations in situ
      • 13h15 – 14 h: Patient simulé, Jan-Joost Rethans, Mastricht, Pays-Bas
      • 14h- 14h45 : The good judgement, Demian Szyld et Kate Morse, Center for Medical Simulation, Boston, USA
      • Ateliers autour des thèmes de la simulation et interprofessionalité et la recherche et simulation
    • Vendredi 6 avril :
      • Thèmes traités : simulation et démarche qualité ; simulation en chirurgie ; pharmacie ; psychiatrie
      • Compte-rendu des travaux des groupes de travail SoFraSimS
    • ATELIERS & SYMPOSIUMS
      • Des ateliers à destination des industriels seront proposés jeudi 5 avril pour déterminer comment bien construire un atelier de simulation procédurale.
      • Par ailleurs, des ateliers à destinations des techniciens en simulations seront disponibles :
        • 10h45-11h15 : État des lieux Canada / France de la formation initiale et continue pour les techniciens en simulation, Mélanie Pelletier, Laval et Bertrand Bech, Paris
        • 11h15-11h45 : En quoi les techniciens sont-ils concernés par un DU/attestation de formation de formateur en simulation ou une formation spécifique, Marc Lilot, Lyon ; Lucas Denoyel, Lyon ; Victor Gasia, Strasbourg ; Bertrand Bech, Pari
        • 11h45-12h15 : Définition d’une fiche de poste et des compétences «technicien en simulation» homogène en franco-phonie (SofraSimS) Victor Gasia, Strasbourg ; Stéphane Aymer, Chambéry
        • 12h15 – 13h15 : SYMPOSIUM 1 : SERIOUS GAMES & FORMATION DE DEMAIN

    Inscription et tarifs

    L’inscription se fait par le biais du formulaire électronique disponible via ce lien.

    Les tarifs d’inscription sont compris entre 100 et 630 euros.

  • L’IA pour le diagnostic du cancer du poumon : partenariat entre Median Technologies et le CHU de Nice

    Median Technologies et le Centre Hospitalier Universitaire de Nice ont annoncé, le 12 mars 2018, un accord pour faire progresser le dépistage du cancer du poumon en utilisant l’Intelligence Artificielle.

    D’après le communiqué de presse, cette collaboration permettra d’identifier par les techniques d’apprentissage profond (Deep Learning) des biomarqueurs d’imagerie pour un diagnostic plus précis.

    Identifier la malignité des nodules

    Dans le cadre de cette collaboration, les données d’imagerie médicale de l’étude AIR, étude de cohorte multicentrique coordonnée sur la France par le CHU de Nice incluant à ce jour plus de 600 patients à haut risque (fumeurs ou anciens fumeurs atteints de BPCO) dépistés pour le cancer du poumon, seront analysées pour identifier et caractériser les nodules pulmonaires visibles dans les scanners thoraciques des patients. Median développera de nouveaux algorithmes fondés sur les principes du Deep Learning, afin d’identifier des biomarqueurs d’imagerie représentatifs de la malignité des nodules.

    Alors que les performances actuelles des équipements scanner permettent de détecter davantage d’anomalies pulmonaires, les applications de post-traitement des images ne permettent pas une caractérisation précise de la malignité ou de la bénignité de ces anomalies. Des biopsies de ces nodules sont alors requises pour confirmer leur caractère cancéreux, mais ce sont des procédures invasives associées à des risques de complications pour les patients. Grâce à l’utilisation des biomarqueurs d’imagerie, les cliniciens ont la possibilité de réduire le nombre de biopsies non nécessaires et de diagnostiquer les patients de façon plus précise.

    Un coût plus faible que celui des biopsies et des scanners thoraciques

    « La détection précoce du cancer du poumon est d’une importance capitale si l’on veut diminuer la mortalité de cette maladie, souligne le Professeur Charles Marquette, coordinateur des équipes cliniques de l’étude AIR. La justification d’un dépistage est liée à l’étroite relation entre le pronostic du patient et le stade de la maladie au moment du diagnostic. Cependant, un dépistage à grande échelle réalisé avec des scanners thoraciques sur des populations non ciblées, est coûteuse et présente un rapport risque/bénéfice élevé, ce qui explique pourquoi de nombreuses organisations de santé hésitent à le mettre en place s’il repose uniquement sur des scanners thoraciques. Nous développons une approche multimodale du dépistage du cancer du poumon, qui inclut la prise en considération de critères de sélection précis pour les populations dépistées (ici des populations atteintes de BPCO), des biomarqueurs non invasifs et l’utilisation de l’IA pour mieux caractériser les résultats des scanners thoraciques. Nous plaçons beaucoup d’espoir dans notre partenariat avec Median Technologies ».

  • Japon : Tokyo et Fujitsu veulent rationaliser l’usage de l’IA dans le secteur des soins infirmiers

    Le groupe d’électronique Fujitsu et sa filiale Fujitsu Hokuriku Systems, spécialisée dans la production de logiciels d’infrastructure et d’application, ont annoncé le 13 février 2018 qu’ils étaient en train de mener un essai sur le terrain en partenariat avec Kita City, un arrondissement de la ville de Tokyo (Japon), afin d’évaluer comment l’intelligence artificielle (IA) pouvait rationaliser les tâches liées à l’orientation et à la supervision des demandes de prestations de soins infirmiers, des tâches que les employés de Kita City traitent habituellement manuellement.

    L’essai, qui a débuté en janvier, se déroulera jusqu’à mars 2018 dans le cadre des efforts visant à améliorer les prestations de sécurité sociale au Japon.

    Japon : une population vieillissante, des soignants surchargés

    La population japonaise connaît un vieillissement accéléré. Les personnes de plus de 65 ans représentent actuellement 27,2 % de la population, indiquent les chiffres officiels. En 2065, cette propension devrait grimper à 40 %.

    Pour faire face à cette évolution démographique, Kita City s’efforce de créer dès à présent un environnement où les personnes âgées peuvent vivre en bonne santé et en sécurité de manière autonome.

    Le personnel soignant est débordé face à la demande croissante de soins infirmiers

    Depuis quelques années, le nombre de personnes ayant besoin de soins infirmiers et le nombre d’établissements de soins infirmiers ont tous deux augmenté, ce qui a accru le volume des tâches relatives à l’analyse et à l’orientation des demandes des patients souhaitant bénéficier de soins. Conséquence, le personnel soignant est surchargé.

    L’apprentissage automatique pour faciliter le traitement des demandes de soins

    Comme l’analyse de chaque dossier doit être minutieuse, notamment pour vérifier certains points d’ordre législatif comme les directives de la loi nationale sur l’assurance soins de longue durée, elle exige un niveau de compétence élevé et beaucoup de temps lorsqu’elle est effectuée manuellement.

    Dans le cadre de l’essai mené au sein de Kita City, la technologie d’apprentissage automatique (machine learning) développée par Fujitsu Hokuriku Systems est utilisée par les ingénieurs pour créer un modèle permettant d’analyser efficacement la pertinence des réclamations de manière automatique et donc d’alléger la charge de travail administratif pour le personnel des centres de soins infirmiers.

    Pour ce faire, Fujitsu va tout d’abord former des algorithmes d’apprentissage automatique sur les données d’anciens prestataires de services de soins infirmiers stockés dans le système d’assurance de Kita City. Il s’agit à la fois des données sur les demandes de prestations et celles sur les demandes nécessitant des conseils médicaux et une surveillance continue.

    Vers une amélioration globale des prestations de sécurité sociale

    En s’appuyant sur les connaissances acquises lors de cet essai, Kita City va chercher à améliorer l’efficacité des opérations de paiement des prestations de soins infirmiers et les services offerts par les prestataires de soins.

    À l’avenir, Fujitsu vise à développer son modèle d’IA en tant que service afin de permettre aux différents gouvernements locaux du Japon d’assurer des prestations de sécurité sociale à la fois justes et efficaces.

  • Japan: Tokyo and Fujitsu in trials to rationalize the use of AI in nursing care

    Electronics group Fujitsu and its subsidiary Fujitsu Hokuriku Systems, which develops computer infrastructure and application software, announced on February 13, 2018, that they are conducting a field trial in partnership with Kita City, a ward located in Tokyo (Japan), to evaluate how artificial intelligence (AI) can be used to streamline tasks associated with guidance and supervision of nursing-care benefit claims from service providers, which Kita City employees customarily process by hand.

    The trial, which began in January, will run through March 2018 as part of efforts to improve social security benefits in Japan.

    Japan: An aging population, overwhelmed caregivers

    The Japanese population is aging fast. Population ages 65 and above in Japan was reported at 26.56 % in 2016, according to the World Bank collection of development indicators. There will only be 1.2 working people to support every person over the age of 65 by 2065, according to official figures.

    To cope with this evolution, Kita City is working to create an environment where the elderly can live in health and safety.

    Healthcare staff is overwhelmed by growing demand for nursing care

    In recent years, the number of people recognized as requiring nursing care and the number of nursing-care facilities have both been increasing, which has increased the volume of analysis and guidance tasks associated with payments for nursing-care benefit claims. This leads to problems with increased burdens on such employees.

    A machine learning technology to analyze the appropriateness of claim details

    Because the analysis must be conducted in great detail, with reference to laws such as the Long-Term Care Insurance Act, it requires a high level of skill and a great deal of time when it is done manually.

    As part of the trial at Kita City, machine learning technology developed by Fujitsu Hokuriku Systems is put to use by systems engineers to create a model to analyze the appropriateness of claim details automatically in order to reduce the burden on employees.

    To do this, Fujitsu will train machine learning algorithms on data from past claims by nursing-care service providers stored in Kita City’s nursing-care insurance system. These data are both appropriate nursing-care benefit claim data and claim data that required guidance and supervision.

    Towards a global improvement of nursing services

    Using the insights gained from this field trial, Kita City will seek to improve the efficiency of nursing-care benefit payment operations and the services nursing-care service providers offer to residents.

    In the future, Fujitsu aims to develop its  AI model as a service, contributing to the accuracy of social security benefits for local governments across Japan.

  • Partage de données de santé : le système d’information d’Intersystems adopté par un hôpital chinois

    Intersystems, une société américaine de logiciels de bases de données, a annoncé courant janvier 2018 que le campus de Wanliu de l’Amcare Women’s & Children Hospital, basé à Pékin (Chine), avait déployé au sein de son établissement le système d’information sur les soins TrakCare d’Intersystems.

    L’établissement Amcare et ses filiales fournissent des services de gynécologie, d’obstétrique, de pédiatrie et de santé reproductive, qui connaissent une croissance rapide. La solution TrakCare a été mise en place pour renforcer leur efficacité avec :
    • un accès facile aux informations de santé des patients ;
    • un partage simplifié des informations médicales ;
    • des fonctionnalités cliniques avancées ;
    • des méthodes d’analyse de données.

    TrakCare améliore et accélère la prise de décision clinique

    « Le système TrakCare nous apporte un soutien important pour améliorer la sécurité des patients, réduire considérablement le potentiel d’erreur humaine et fournir un soutien pour la prise de décision clinique », a déclaré Chunying Tan, président du campus de Wanliu de l’Amcare Women’s & Children’s Hospital (source : Enterpriseinnovation.net).

    Un accès direct au dossier de santé du patient

    Au moment d’une prescription, par exemple, TrakCare connecte le professionnel de la santé au dossier médical électronique du patient, affichant son historique d’allergies et la liste des médicaments qui lui ont été prescrits par le passé.

    Le système est également relié à une pharmacopée numérique, une publication officielle répertoriant des médicaments avec leurs effets et les instructions pour leur utilisation, afin d’informer les cliniciens sur les indications et les contre-indications de tel ou tel traitement thérapeutique mais aussi sur les interactions médicamenteuses.

    Un système d’alertes pour éviter les erreurs médicales et gagner du temps

    Le dispositif génère automatiquement des alertes de sécurité basées sur des facteurs de risque pertinents, tels que les allergies et l’âge des patients, évitant ainsi aux médecins de vérifier à chaque fois les dossiers médicaux.

    « Avec TrakCare, nous pouvons suivre avec précision l’admission des patients, [leur] triage, [leur] traitement médical, les tests en laboratoire [réalisés pour eux], [leurs] résultats et [leur] départ, a précisé M. Tan. Cela établit une base solide pour améliorer la qualité du séjour du patient tout en [renforçant l’efficacité des services]. TrakCare est également facile à apprendre et à utiliser, ce qui réduit la charge de travail des fournisseurs de soins. »

    Les technologies d’Intersystems aident Amcare à améliorer en continu ses services

    Depuis la signature d’un accord entre Intersystems et l’établissement chinois en octobre 2016, l’entreprise américaine a fourni à Amcare divers systèmes d’information pour permettre une amélioration continue de ses services de santé, notamment au niveau de :

    • l’administration des patients ;
    • la gestion clinique ;
    • la maternité ;
    • l’échange d’informations sur les soins ;
    • la gestion des laboratoires ;
    • l’analyse en temps réel des données de santé ;
    • la sécurité holistique ;
    • l’interopérabilité des systèmes.

    Un suivi unique de chaque patient

    « TrakCare est au cœur de nos cinq applications logicielles, fournissant un dossier médical électronique et un système d’information clinique pour [toutes] nos activités cliniques, a expliqué Jinjun Cao, directeur informatique à Amcare. Il existe deux systèmes unifiés pour la normalisation et la sécurité des données [mais aussi] un centre de données internet et un réseau qui desservent [l’ensemble de] notre établissement. »

    L’intégration de l’information à travers différentes applications pour permettre une observation unique de chaque patient offre à Amcare la capacité de fournir au patient une expérience supérieure, assurant à l’hôpital une croissance continue sur le marché des soins de maternité, un secteur à l’évolution rapide.

  • Health data management: Intersystems information system deployed in a Chinese hospital

    Intersystems, a US-based database software company, announced on January 15, 2018, that Amcare Women’s & Children’s Hospital’s Wanliu Campus, based in Beijing, China, has deployed the InterSystems TrakCare healthcare information system.

    Amcare and its affiliates provide gynecology, obstetrics, pediatrics and reproductive healthcare services, which are growing rapidly. The TrakCare solution has been put in place to empower them with:
    • easy access to patient healthcare information;
    • information sharing;
    • advanced clinical functionality;
    • data analytics capabilities.

    TrakCare improves clinical decision-making

    « The TrakCare system provides us with great support for enhanced patient safety, significantly reducing the potential for human error and providing support for clinical decision-making, » said Chunying Tan, president of Amcare Women’s and Children’s Hospital’s Wanliu Campus (source: Enterpriseinnovation.net).

    An automatic access to patient’s health record

    For a prescription, for example, TrakCare links the healthcare professional to the patient’s electronic medical record, displaying his/her allergy history and previous medication records.

    The system also links to a pharmacopoeia, an official publication containing a list of medicinal drugs with their effects and directions for their use, to inform clinicians about indications, contraindications and interactions of each medication.

    An alert system to avoid medical errors

    It automatically generates safety alerts based on relevant risk factors, such as allergies and the patient age, reducing the need for doctors to check medical records over and over again.

    « With TrakCare, we can accurately track the admission of patients, triage, medical treatment, laboratory tests, acquisition of results, and the patient’s departure, » said Mr Tan. « This lays a solid foundation for enhancing the quality of the patient journey while achieving operational efficiencies. TrakCare is also easy to learn and use, reducing the workload of care providers. »

    Intersystems solutions enable continuous improvement of Amcare’s services

    Since the signing of an agreement in October 2016, Intersystems has supplied Amcare with various information systems to enable continuous improvement in its healthcare services, including in:

    • patient administration;
    • clinical management;
    • maternity ;
    • healthcare information exchange;
    • laboratory management;
    • real-time health data analytics;
    • holistic security;
    • systems interoperability.

    A single view of each patient

    « TrakCare sits at the core of our five software applications, providing an electronic medical record and clinical information system for our clinical activities, » said Jinjun Cao, CIO at Amcare. « There are two unified systems for data standardization and security, and one Internet Data Center and network, which service our entire organization. »

    Integrating information across different applications to enable a single view of each patient gives Amcare the ability to provide the patient with a superior experience, ensuring the hospital’s continued growth in the rapidly evolving maternity care market.