L’automatisation clinique rend les flux de travail plus efficaces
Il existe aujourd’hui plusieurs exemples d’automatisation clinique dans les hôpitaux américains. La société de santé numérique Eko propose des stéthoscopes numériques et des accessoires de stéthoscope qui vérifient automatiquement les souffles cardiaques en arrière-plan de l’examen d’un médecin.
Lorsque les algorithmes d’IA sont appliqués aux études de radiologie, les organismes de santé peuvent réduire la fréquence à laquelle les images doivent être lues par les humains, ce qui augmente le délai d’exécution. Une automatisation plus poussée peut être appliquée pour faire remonter les images radiologiques qui peuvent être analysées par l’IA ou remplir la documentation pour alléger le fardeau des médecins.
L’IA et l’automatisation peuvent également être appliquées aux vérificateurs de symptômes pour trier automatiquement les patients, ce qui permet aux organisations de soins de santé de déterminer plus facilement la bonne équipe et la bonne modalité à utiliser pour chaque patient.
Un logiciel de traitement du langage naturel tel que Nuance Dragon peut transcrire ce qu’un clinicien dit en temps réel et mettre ces notes dans le dossier de santé électronique.
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La vision par ordinateur est un autre domaine en plein essor de l’automatisation clinique qui améliore le processus de documentation. La stratégie technologique repose sur des caméras et des capteurs sans contact pour automatiser la collecte des signes vitaux et la saisie de ces données dans le DSE, libérant ainsi les horaires des cliniciens. La technologie de vision par ordinateur peut également détecter si un patient se tourne alors qu’il ne devrait pas ou tombe, et avertir une infirmière de l’aider.
La prochaine itération de ces solutions se concentrera sur la génération d’un ensemble d’actions requises à partir des données collectées et de l’historique du patient pour améliorer le diagnostic et le traitement. Plusieurs capteurs pourront combiner leurs données à partir d’une instance à temps pour analyser l’état d’un patient. Au fur et à mesure que la technologie devient plus sophistiquée, elle pourrait éventuellement prédire une situation de code bleu et alerter les cliniciens sur l’intervention à déployer.
L’objectif est de libérer les médecins et les infirmières pour qu’ils passent plus de temps avec les patients au chevet du patient. Les cliniciens ne deviennent pas des soignants pour faire de la paperasse, ils veulent s’occuper des patients. Si les cliniciens ne sont pas épuisés par le fardeau de la documentation, ils seront moins susceptibles de quitter la médecine.
Surmonter les défis de la technologie d’automatisation clinique
La confiance dans la technologie est un défi majeur pour l’adoption de l’automatisation clinique. Certaines de ces technologies sont encore naissantes, et les cliniciens et les patients peuvent hésiter à adopter les nouveaux processus. Au départ, les cliniciens peuvent ne pas faire confiance à la technologie pour déployer les interventions nécessaires aux soins des patients, tandis que les patients peuvent ne pas faire confiance à la technologie, comme les chatbots, pour gérer leur situation de santé ou protéger leur vie privée.
Relever ce défi nécessite un changement de culture. Les organisations de santé doivent souligner aux cliniciens que l’automatisation clinique et les technologies d’IA de vision par ordinateur ne sont pas destinées à les pénaliser ou à les remplacer, mais à les soutenir dans leur flux de travail et à améliorer les soins aux patients. Il est également important de créer une culture d’exploration dirigée par des cadres cliniques qui travaillent avec des équipes informatiques, des cliniciens et des cadres financiers au sein de l’organisation. Ce changement de culture doit être pris en charge au sommet de l’organisation pour favoriser l’acceptation.
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Les organisations de santé ne doivent pas seulement intégrer l’automatisation dans leurs flux de travail existants, mais créer de nouveaux processus avec une stratégie soutenue par l’automatisation clinique. Il est recommandé de commencer par un cas d’utilisation particulier et de mesurer l’impact avant de faire évoluer la technologie. La technologie ne devrait pas être mise en œuvre pour elle-même ; il doit améliorer la pratique clinique sans ajouter à la charge de travail réelle.
Ces nouveaux flux de travail doivent avoir un sens dans la vision à long terme de l’organisation et tenir compte de l’évolution du secteur de la santé vers la santé à domicile. La brique et le mortier continueront d’exister pour les cas intensifs, mais l’avenir se déplace vers la maison.
Il s’agit d’une opportunité passionnante pour les organisations qui souhaitent lancer ces solutions, mais cela nécessitera plus d’adoption et d’itération avant que de nombreuses technologies d’automatisation clinique ne soient largement adoptées.
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