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Prédiction du Parcours Patient aux urgences Programme « 3P-U » : L’intelligence artificielle au service de l’accueil des patients aux urgences
Contexte : Ce modèle d'aide à la décision Prédiction du parcours Patients aux urgences est ce jour en déploiement au sein du service des urgences du CHU d'Amiens
Objectif : Le projet 3P-U vise à étudier et à mettre au point des solutions d'aide à la décision visant à prédire au plus tôt du parcours du patient arrivant aux urgences, la nécessité de prévoir un lit en vue de son hospitalisation. Parmi les objectifs poursuivis par ce projet, on retrouve notamment la réduction du temps de passage moyen du patient aux urgences et par conséquent le désengorgement des services d'urgence.
La surcharge aux urgences est une préoccupation nationale bien identifiée. La situation sanitaire actuelle rend encore plus prégnante cette problématique.
Pour faciliter la prise en charge de nombreux patients, l’algorithme adapté, basé sur l’intelligence artificielle, permet de discriminer précocement les patients ayant probablement besoin d’un lit d’hospitalisation. L’utilisation de cet algorithme, construit sur les mesures de paramètres vitaux par l’infirmière d’orientation et d’accueil avant l’entrée dans le service des urgences permet une recherche immédiate d’un lit d’aval. Dans un second temps, le médecin des urgences, informé en temps réel de la présence et du nombre de patients nécessitant l’hospitalisation, peut rapidement confirmer ou infirmer l’hypothèse. La recherche de lit d’aval et l’aide à la catégorisation pour le médecin font gagner un temps précieux et diminue la pression du nombre de patients à l’intérieur des urgences.
Les études antérieures ont proposé des algorithmes conceptuels non pratiqués concrètement. A partir de ces travaux, nous avons mis en pratique ces technologies en les concrétisant dans un outil de gestion de flux. Un travail conjoint, entre le Département de Médecine d’Urgence et la Direction des Services Informatiques du CHU Amiens-Picardie ainsi qu’avec le laboratoire MIS (Modélisation Information Systèmes – UR 4290) de l’Université Picardie Jules Verne, a pour objectif le déploiement de cette solution basée sur l’intelligence artificielle. La situation actuelle a amené le MIS et le département de médecine d’urgence à travailler sans relâche pour mener à bien la recherche en cours. Basé sur des techniques de Machine Learning, plusieurs modèles ont été confrontés et confirme les résultats antérieurs avec du Gradient Boosting entrainé sur une cohorte rétrospective de 260 000 patients.
Depuis le 24 mars 2020, cet algorithme a été implanté aux urgences du CHU d’Amiens afin de tester in situ sa pertinence. Il a pour vocation de donner en temps réel, à la cellule de crise COVID et la cellule de gestion des lits, une vision réelle du flux des patients aux urgences et des besoins en lits.
La solution finale est portée par une infrastructure micro-service permettant la cohabitation des technologies Python (pour la partie IA) et Java (pour la partie applicative métier). L’interface utilisateur se présente sous la forme d’une application Web ne nécessitant pas de configuration particulière sur les postes.
L’algorithme et l’outil de gestion de flux sont transférables à d’autres systèmes d’information hospitaliers, moyennant l’interfaçage technique locale.
Indicateur(s) d’atteinte de ces objectifs : Les tests de performance de l’algorithme basés sur une cohorte indépendante de 5 000 patients sont très encourageants puisque 93% des patients ayant une probabilité forte d’être hospitalisé (plus de 80%) l’ont vraiment été (Valeur Prédictive Positive)
Partenaires : Unité de Recherche Modélisation, Information & Systèmes (MIS - UR UPJV 4290) ; Laboratoire de Réactivité et Chimie des Solides (LRCS - UMR CNRS 7352) ; Laboratoire des Technologies Innovantes (LTI – UR UPJV 3899) ; Le CHU d’Amiens Picardie : Département de médecine d’urgence - Dr Emilien ARNAUD