Lia : une avancée majeure pour la mise à jour des dossiers médicaux

Introduction

La gestion des dossiers médicaux est un défi constant pour les professionnels de santé. Les erreurs de traitement et les informations manquantes peuvent entraîner des conséquences graves pour les patients et des pertes financières considérables pour les établissements de santé. Aux États-Unis, une étude récente a révélé que les dossiers médicaux électroniques sont souvent incomplets, ce qui coûte aux hôpitaux des millions de dollars chaque année en remboursements d’assurance manqués​.

C’est dans ce contexte qu’Instamed a développé Lia, une intelligence artificielle conçue pour révolutionner la gestion des dossiers médicaux. Lia automatise l’extraction et l’intégration des informations essentielles à partir des documents médicaux, assurant une mise à jour constante et précise des dossiers. En utilisant des algorithmes avancés de traitement du langage naturel (NLP), Lia analyse les données textuelles et structurées, les intégrant automatiquement dans les dossiers médicaux électroniques. Les professionnels de santé peuvent ensuite valider ces données pour garantir leur exactitude, tout en enrichissant les algorithmes de Lia grâce au machine learning.

Cette innovation permet non seulement d’améliorer la précision et la qualité des soins, mais aussi de réduire considérablement le temps consacré aux tâches administratives. Avec des dossiers médicaux toujours à jour, les médecins peuvent prendre des décisions éclairées et offrir des soins personnalisés à leurs patients.

Le problème : l’incomplétude des dossiers médicaux

Les dossiers médicaux incomplets représentent un problème majeur dans les systèmes de santé, aussi bien aux États-Unis qu’en France. Aux États-Unis, une étude de l’Université de Floride centrale a montré que les dossiers médicaux électroniques sont souvent partiellement remplis, entraînant des erreurs de traitement et des pertes financières de 5 à 8 millions de dollars par an pour les hôpitaux​. Les principales causes sont les erreurs humaines, la mauvaise communication entre patients et soignants, et la complexité des systèmes électroniques​.

En France, Instamed a acquis une solide expérience dans la migration de données provenant de multiples systèmes d’information de ses clients, qu’ils soient hospitaliers ou médecins libéraux. Très souvent, leurs dossiers contiennent principalement des documents et des notes de consultations non structurées, laissant les champs structurés des dossiers médicaux vides.

En effet, les professionnels de santé, débordés, n’ont souvent pas le temps de mettre à jour les dossiers manuellement, par manque de temps ou de formation, augmentant le risque d’erreurs médicales. Une étude britannique a d’ailleurs révélé que 15 % des admissions en urgence étaient dues à des informations manquantes ou incorrectes​, tandis que des études récentes ont montré que les erreurs de médication restent un problème majeur en raison de l’incomplétude des dossiers électroniques​.

La solution : Lia

Dans ce contexte, Instamed a développé Lia, une intelligence artificielle conçue pour extraire des documents présents dans les dossiers médicaux les informations utiles à la prise en charge des patients. Lia peut gérer une multitude de données : antécédents médicaux, pathologies, traitements en cours et passés, symptômes, allergies, âge, poids, motifs de consultation, activité physique, et bien plus.

Lia utilise des algorithmes avancés de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser les données textuelles et structurées présentes dans les documents médicaux. Grâce à cette technologie, Lia est capable d’extraire les informations pertinentes et de les intégrer automatiquement dans le dossier médical électronique du patient. Ce processus assure une mise à jour constante et précise des dossiers médicaux, éliminant ainsi les erreurs et omissions qui peuvent survenir lors de la saisie manuelle des données.

Une fois les données extraites, les professionnels de santé ont la possibilité de valider manuellement les informations intégrées par Lia. Cette étape de validation est cruciale pour garantir l’exactitude des données. Elle permet également de réduire les risques d’erreurs potentielles de l’IA. En outre, cette validation contribue à enrichir les algorithmes de Lia grâce au machine learning. En apprenant des corrections et des validations faites par les professionnels, Lia perfectionne continuellement sa capacité à interpréter et à intégrer les données médicales futures.

Exemples concrets

Imaginons une oncologue spécialisée dans le cancer du sein qui reçoit une patiente pour une consultation de suivi. Lors de cette visite, le médecin note des données cruciales telles que les effets secondaires des traitements de chimiothérapie et de radiothérapie, les nouveaux symptômes signalés par la patiente, et les résultats des analyses sanguines récentes. Lia analyse ces informations et propose de mettre à jour le dossier médical de la patiente. Elle identifie les antécédents personnels ou familiaux, l’évolution du poids depuis la précédente consultation, les effets secondaires des traitements ainsi que tout autre élément puissant être susceptible de figurer dans le dossier. Le médecin valide ensuite ces suggestions, garantissant l’exactitude des informations tout en permettant à Lia d’affiner ses algorithmes grâce à cette validation experte.

Imaginons un patient qui télécharge ses anciens documents médicaux sur l’application Instamed. Lia, entre alors en action et analyse ces documents de manière approfondie, extrait les informations pertinentes et propose des suggestions pour mettre à jour le dossier médical du patient. Par exemple, si elle détecte un compte-rendu de radiologie datant de 2015 indiquant une fracture du bras droit, Lia suggère d’ajouter cette information aux antécédents médicaux du patient avec la date, le type et le nom de l’antécédent. Si un document mentionne la prise de médicaments pour de l’hypertension en 2020, Lia propose d’actualiser la liste des traitements passés également de façon structurée.

Imaginons maintenant un patient qui est en consultation avec son médecin. Après avoir attendu plusieurs minutes dans la salle d’attente, le médecin parcourt ses documents et n’a que quelques minutes pour prendre une décision qui peut avoir un impact significatif sur le quotidien du patient, notamment en ce qui concerne la prise de médicaments, les effets secondaires et la qualité de vie en général. Pendant ce court laps de temps, le médecin doit s’assurer d’avoir pris en compte tous les paramètres pour que sa décision soit la bonne. Il peut arriver que le médecin fasse une erreur, c’est pourquoi l’aide de Lia est si importante, en ayant un dossier médical constamment, Lia assure la sécurité du patient et lui évite des contre-indications.

Confidentialité et sécurité des données

Lia fonctionne sur les serveurs d’Instamed, basés en France et certifiés HDS (Hébergement de Données de Santé) garantissant qu’aucune donnée ne sorte jamais d’Instamed. Les professionnels de santé peuvent ainsi utiliser Lia en toute confiance, sachant que la sécurité et la confidentialité des informations de leurs patients sont pleinement respectées.

Conclusion

Lia d’Instamed représente une avancée majeure dans la gestion des dossiers médicaux. En automatisant la mise à jour des données et en assurant leur précision, Lia améliore la qualité des soins, réduit les erreurs médicales et fait gagner un temps précieux aux professionnels de santé. Grâce à cette innovation, les dossiers médicaux deviennent un outil puissant et fiable pour la pratique médicale moderne, permettant une médecine plus personnalisée et efficace. Cette avancée, qui peut sembler anecdotique, est en réalité révolutionnaire pour le secteur médical.

Sources

1. “Incomplete medical charts: impacts and possible solutions”, Cambridge University Press, 2022
2. “Study shows Electronic Health Records improving but safety concerns remain”, The Pew Charitable Trusts.
3. “Medication errors and patient electronic health records.” Gray Ritter Graham, 2020
4. “What Happens if Your Medical Records are Incomplete?” UCF College of Medicine, 2022

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