Ils inventent un logiciel pour prédire les urgences

Combien de personnes iront demain aux urgences? Un programme qui le détermine permet aux équipes médicales de s’organiser pour réduire les temps d’attente et prévoir les lits nécessaires.

Tony Germini (à g.), directeur de CALYPS et Karim Bensaci, responsable technique de CALYPS. Image: Yvain Genevay

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Qui n’a jamais pesté aux urgences en attendant d’être pris en charge? Pour le personnel, il est difficile de savoir combien de gens viendront tel jour afin de s’organiser à l’avance. Ce problème a aussi des conséquences sur les soignants, soumis au stress. Peut-on améliorer les choses? Une entreprise valaisanne, CALYPS, a conçu une intelligence artificielle pour anticiper les besoins sur sept jours. Son système, nommé CALAI, a été développé en collaboration avec la Haute École d’ingénierie et de gestion du canton de Vaud (HEIG-VD). Après une phase d’expérimentation, il est exploité depuis le début du mois au Centre hospitalier de Valenciennes, dans le nord de la France.

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Ce projet était présenté mardi à l’EPFL, lors de la conférence DataTrends 2019. Directeur de CALYPS, Tony Germini décrit le fonctionnement d’un hôpital: «Les urgences doivent régler les cas au plus vite, pour se charger des suivants. Les services qui s’occupent des personnes hospitalisées, eux, gèrent les lits à leur disposition et n’ont pas forcément la disponibilité nécessaire pour accueillir les nouveaux.» Tout cela crée des tensions, et trouver un lit pour chacun ressemble au jeu Tetris: les services multiplient les négociations, quant aux patients, ils attendent et doivent parfois dormir dans un service qui ne correspond pas à leur pathologie avant d’être transférés.

Juste neuf fois sur dix

Le recours à l’intelligence artificielle vise à fluidifier cette coordination. Et à anticiper les problèmes, en combinant les données de l’hôpital avec des informations venues de l’extérieur. À Valenciennes, on peut s’attendre à un afflux aux urgences quand il y a une manifestation, un événement sportif, une braderie ou un concert. Idem s’il pleut ou si la paie vient de tomber. Eh oui, des gens font la fête et il y a un peu plus de coups de poing et de têtes cassées. Autre exemple, le jeudi après-midi est chargé, car beaucoup de médecins de ville le consacrent à la formation continue. «Ces données changent d’une ville à l’autre, notamment parce que le niveau socioculturel n’est pas le même, précise Karim Bensaci, responsable technique de CALYPS. Notre système doit commencer par apprendre les particularités d’un lieu en digérant les données qui le caractérisent.»

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Antoine Maisonneuve, chef des urgences adultes au Centre hospitalier de Valenciennes, est positif: «C’est un projet plus que prometteur. Les premiers résultats sont très encourageants même si nous n’avons pas encore tout intégré.»

Ces premiers éléments permettent d’estimer combien de gens vont se rendre aux urgences chaque jour de la semaine à venir, combien parmi eux seront hospitalisés et dans quel service. Les choses sont par la suite affinées avec les données anonymisées de chaque nouveau venu. On saura si X est arrivé aux urgences en ambulance. Des renseignements – sexe, âge, diagnostic, constantes vitales ou examens effectués – s’y ajoutent pour estimer combien de temps il sera hospitalisé. Voire s’il quittera l’établissement vivant… L’intelligence artificielle n’a pas de tabou. Le système est enfin alimenté durant le séjour afin d’organiser notre fameux Tetris. Et ça marche: à Valenciennes, il a raison près de 9 fois sur 10.

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Tout cela permet des économies, assure Tony Germini: «En France, un lit d’hôpital coûte environ 2000 euros par jour. Si un établissement avec 1000 lits peut en exploiter mieux entre 50 et 100 chaque jour, cela représente un chiffre potentiel important.» Mais cette solution a aussi ses limites. «L’intelligence artificielle, ce n’est pas Madame Irma, admet Karim Bensaci. Elle propose un planning sous incertitude pour aider les humains à organiser les choses, mais elle ne les remplace pas.»

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À Valenciennes, la semaine dernière, CALAI n’a ainsi pas prédit deux épidémies. Les urgences ont été submergées. «Mais le système apprend de ses erreurs. Les signes de l’arrivée d’une épidémie peuvent notamment être repérés sur les réseaux sociaux. Nous y travaillons.»

Données sensibles

Les plus grosses difficultés viendraient surtout des utilisateurs qu’il faut convaincre de jouer le jeu. Lors d’une présentation, un membre d’une équipe médicale a dit en plaisantant que, puisqu’un pic était annoncé dans trois jours, il serait malade à ce moment-là. «Cette réaction est humaine, glisse Karim Bensaci. Il faut donc se demander qui doit avoir accès aux informations.» Un autre problème peut être que le personnel oublie de signaler qu’un lit est occupé ou qu’une personne est partie, ce qui fausse la distribution.

Les résultats doivent encore être interprétés correctement. Ainsi, quand l’ordinateur découvre que les patients qui passent entre les mains d’un certain chirurgien risquent davantage de mourir, il faut savoir lire entre les chiffres… «Ce médecin est peut-être simplement le plus grand spécialiste de l’hôpital, auquel on donne les cas les plus complexes et donc les plus risqués», détaille Karim Bensaci.

Tony Germini mentionne un dernier risque: «Nous manions des données sensibles. Certains acteurs de la santé, dont l’objectif est de faire des économies, pourraient en faire un usage moins éthique, en abandonnant par exemple certains actes parce qu’ils sont rarement couronnés de succès.»


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Quoi qu’il en soit, nos deux compères évoquent de nouvelles possibilités, par exemple pour gérer les salles d’opération, prédire le risque qu’un patient doive revenir après son hospitalisation ou être dirigé vers un EMS ou un centre de réhabilitation. Innosuisse, l’agence pour l’encouragement de l’innovation, a octroyé 223 000 francs à la HEIG-VD pour participer au projet.

Outre Valenciennes, quatre établissements ont signalé leur intérêt en France et un en Suisse. «Des concurrents développent probablement leurs propres solutions mais, à notre connaissance, nous sommes les premiers en Europe à l’avoir mise en application avec succès dans un grand hôpital», conclut Tony Germini.

Comment fonctionne le logiciel? Cliquez pour agrandir

Créé: 23.11.2019, 23h01

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