L’intelligence artificielle et l’analyse prédictive révolutionnent le secteur de la santé, promettant une amélioration significative des soins et une meilleure gestion des risques pour les patients et les professionnels.
L’intégration de la technologie dans le domaine médical n’est plus une nouveauté, mais un moteur de progrès dont l’impact est largement reconnu. Au cœur de cette transformation, l’analyse prédictive, alimentée par l’intelligence artificielle (IA), s’impose comme un outil clé. Des établissements de santé, tels que les hôpitaux Kauvery, parient désormais sur cette approche pour optimiser la prestation des soins, comme l’explique Deeksha Senguttuvan, responsable de la stratégie numérique au sein de cet établissement.
Dans un entretien exclusif, Deeksha Senguttuvan a partagé son point de vue sur la manière dont l’analyse prédictive redessine le paysage hospitalier et répond aux défis actuels, y compris ceux exacerbés par la pandémie.
L’IA au service de la décision médicale et opérationnelle
Interrogée sur la puissance de l’analyse prédictive en santé, Deeksha Senguttuvan souligne sa polyvalence : « L’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé présente un large éventail de cas d’utilisation dans tout le spectre des soins. La prestation des soins de santé comprend non seulement l’aspect clinique des soins, mais également les aspects opérationnels et l’expérience du patient. »
Sur le plan clinique, elle précise que cette technologie peut considérablement assister les décisions médicales, réduire les réadmissions hospitalières, prévenir les événements indésirables, aider à la gestion des maladies chroniques et identifier les patients à risque. Au-delà de la sphère clinique, l’analyse prédictive ouvre la voie à des prévisions de coûts plus précises, une meilleure gestion des approbations d’assurance, l’optimisation des rendez-vous et une gestion plus efficace de la chaîne d’approvisionnement.
Cependant, la pleine exploitation de ces avancées dépend de plusieurs facteurs, notamment la qualité des données disponibles et la capacité à transformer les informations générées en actions concrètes. « Nous en sommes à différents niveaux d’extraction d’informations significatives pour les différents cas d’utilisation soulignés ci-dessus, et de nombreux facteurs tels que la disponibilité de données de bonne qualité, les défis de mise en œuvre d’informations exploitables, etc. jouent un rôle dans l’ampleur de l’impact de l’analyse prédictive sur les soins de santé », a-t-elle précisé.
Un soutien continu pour les médecins et un suivi amélioré pour les patients
Le rôle de l’analyse prédictive dans le quotidien des professionnels de santé et l’amélioration de l’expérience patient est également au cœur des préoccupations. « Dans le scénario actuel de prestation de soins, le rôle du médecin se limite aux soins prodigués pendant sa présence et, à d’autres moments, en s’appuyant sur une équipe infirmière déjà surchargée », constate Deeksha Senguttuvan. L’IA, en revanche, opère en coulisses, surveillant en permanence le parcours de soins et de rétablissement d’un patient. Elle peut déclencher des alertes pour permettre une intervention rapide de l’équipe soignante, comblant ainsi des lacunes qui auraient pu passer inaperçues.
Elle illustre ce propos avec un exemple concret : la prédiction du sepsis, une infection potentiellement mortelle qui peut entraîner une détérioration rapide de l’état d’un patient et son transfert en soins intensifs. « Nous disposons désormais d’algorithmes permettant de prédire l’apparition d’une septicémie en surveillant les signes vitaux d’un patient, ce qui donne un avertissement concernant la possibilité d’une infection par septicémie avant que des symptômes ne soient visibles. Cela permet au médecin d’agir immédiatement pour supprimer l’infection, et l’intervention précoce entraîne de meilleures chances de guérison pour le patient. »
Un autre cas d’usage concerne la phase post-hospitalisation. L’analyse prédictive peut évaluer le risque de réadmission d’un patient en croisant ses données démographiques et ses symptômes. « Cette notation des risques aide le patient à obtenir de manière proactive une consultation chez un spécialiste, ce qui réduit les réadmissions à l’hôpital et évite toute complication post-chirurgicale », ajoute-t-elle.
Les dossiers médicaux électroniques, pierre angulaire du diagnostic prédictif
Quant aux outils permettant de collecter les données nécessaires à ces diagnostics prédictifs, Deeksha Senguttuvan souligne l’importance de disposer d’un système de Dossier Médical Électronique (DME) robuste. « Le diagnostic basé sur la prédiction est un vaste domaine, chaque type de cas d’utilisation nécessitant son propre ensemble d’outils et de processus pour permettre une mise en œuvre réussie », explique-t-elle, citant par exemple la nécessité de dispositifs de surveillance continue pour le sepsis ou la contribution active du patient pour le profilage des risques après la sortie. « Cependant, disposer d’un système DME robuste à l’hôpital contribuerait à permettre davantage de cas d’utilisation pour le diagnostic basé sur la prédiction. Les données capturées dans le DME peuvent aider à concevoir des déclencheurs cliniques qui contribuent à réduire les événements indésirables et à mettre en évidence auprès des médecins toute complication potentielle qui pourrait survenir. »
La réduction des réadmissions hospitalières représente un bénéfice mutuel significatif, tant pour les patients que pour les médecins. Si la technologie progresse, la capture des données reste un enjeu majeur. Si les appareils de surveillance des signes vitaux à domicile facilitent une partie du suivi, d’autres symptômes et une interaction régulière sont nécessaires. Des solutions basées sur des applications mobiles sont en développement pour automatiser la saisie des symptômes, bien que leur adoption à grande échelle, notamment dans des contextes comme l’Inde, pose des défis liés à la connectivité et à la diversité linguistique. « Le bénéfice mutuel serait évident : la réduction des réadmissions contribuerait à réduire les coûts pour les patients et à améliorer la qualité des soins pour les médecins (ce qui pourrait également aider à négocier des primes d’assurance plus faibles pour les grands prestataires de soins de santé). »
L’analyse prédictive au service de la télémédecine et des soins à domicile
Enfin, Deeksha Senguttuvan évoque le potentiel de l’analyse prédictive dans les services de télémédecine et de soins à domicile. Pour la téléconsultation, elle pourrait améliorer l’aide à la décision clinique en triant les données vitales et les symptômes avant de les présenter au médecin, optimisant ainsi le temps de consultation. Dans le domaine des soins à domicile, elle voit un rôle croissant, notamment avec la démocratisation des appareils de surveillance connectés. Elle anticipe également une utilisation accrue des dispositifs portables pour le suivi du bien-être. Néanmoins, du point de vue des professionnels de santé, le potentiel le plus important réside toujours au sein de l’hôpital, à condition que l’infrastructure et les processus adéquats soient mis en place.