Partout dans le monde, des millions de patients nécessitant une opération chirurgicale non urgente attendent d’être pris en charge. Les médecins et le personnel des blocs opératoires sont épuisés par les heures supplémentaires qu’ils doivent assurer pour répondre aux besoins. Et les hôpitaux font face à des difficultés financières.
Aujourd’hui, la nouvelle technologie d’intelligence artificielle (IA) peut aider à accélérer la priorisation dans les blocs opératoires. L’IA a été présentée comme la solution à de nombreuses difficultés. Dans la gestion des blocs opératoires, où tant de variables compliquent la programmation, l’IA et l’apprentissage automatique représentent une réelle opportunité d’élimination des pertes de temps et de priorisation des opérations afin que les hôpitaux puissent rentabiliser au mieux leurs blocs opératoires.
Dans de récentes études, il a été démontré que Torin améliore la précision des prévisions de temps d’utilisation jusqu’à 34 % en moyenne. « C’est impressionnant de constater que ces prédictions sont possibles grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique modernes », déclare Matthias Rath, Directeur commercial et gamme de produits, Gestion des blocs opératoires et Gestion des flux de patients. « Cette nouvelle technologie est fascinante. »
Les complications d’une intervention
Même avant les complications provoquées par la pandémie, l’optimisation de l’activité du bloc opératoire était essentielle à la bonne organisation du service et à la création d’une expérience patient plus confortable. Rien n’est plus perturbant pour les patients que de s’être préparés pour une intervention chirurgicale et d’apprendre qu’ils devront rentrer chez eux et revenir un autre jour en raison de problèmes de planification. Et rien n’est plus coûteux pour les hôpitaux qu’un bloc opératoire « sous-utilisé ».
Les blocs opératoires sont soumis à de nombreux coûts fixes. Une étude de 2014 portant sur plus de 300 hôpitaux californiens a démontré qu’en moyenne, faire fonctionner un bloc opératoire coûte 37 $ par minute.[1] Ce qui représente environ 2220 $ par heure. Et il ne s’agit que d’une estimation moyenne. Certains hôpitaux ont indiqué un coût de 100 $ par minute. Les coûts de fonctionnement de la plupart des services hospitaliers ont augmenté depuis cette étude.
Une salle d’opération peut accueillir en moyenne dix interventions par jour. Et les grands hôpitaux disposent parfois de plus de 20 blocs opératoires. La durée des interventions chirurgicales dépend de plusieurs paramètres : l’âge, le poids et l’état de santé général du patient. Pour compliquer encore les choses, les chirurgiens peuvent avoir besoin d’une durée d’intervention différente pour une même procédure donnée. Par ailleurs, les erreurs de calcul peuvent générer un afflux de personnes et de matériel au même endroit et au même moment. Ce type de situation provoque une perte de temps. Le temps perdu provoque une perte de revenus. Cela peut même causer parfois le report d’interventions. Une personne qui attend son intervention depuis longtemps devra rentrer chez elle et attendre davantage encore...
Une solution pour les environnements complexes
C’est dans les environnements complexes que les solutions d’IA jouent un rôle capital. Pour optimiser l’utilisation du bloc opératoire, il est nécessaire de savoir exactement combien de temps une intervention chirurgicale est susceptible de durer et comment l’ensemble des ressources du bloc peuvent s’associer pour la réalisation de l’intervention dans la période prévue, puis se séparer pour que la prochaine intervention se déroule sans retard.
Torin permet aux cadres de bloc opératoire d’exécuter des analyses de données qui comparent les interventions planifiées avec les données de temps réel. En cas d’incident, cela permet de comprendre quelle étape de l’intervention en est la cause et à quelle fréquence cela se produit. Torin utilise l’apprentissage automatique pour analyser 27 variables différentes, de l’indice de masse corporelle d’un patient à ce qui s’est passé la dernière fois que le chirurgien a effectué cette intervention. Il compare les données de milliers d’interventions chirurgicales pour prévoir avec le plus de précision possible la durée d’une intervention chirurgicale.
Nous pouvons rassembler les données de millions d’interventions et optimiser l’algorithme afin qu’il puisse prendre en compte davantage de variables qu’un humain ne pourrait considérer. L’apprentissage automatique permet de mieux prédire le temps opératoire entre l’incision et la suture. Nous avons constaté un taux de prédiction amélioré d’environ 34 % en moyenne au bloc opératoire.
L’avantage de l’IA
L’IA peut reconnaître les corrélations entre les variables. Par exemple, combien de temps devez-vous considérer exactement pour une intervention chirurgicale chez un patient de plus de 65 ans ? Combien de temps devez-vous ajouter ou soustraire pour chaque chirurgien en fonction des compétences et besoins individuels ? Selon l’analyse, les interventions chirurgicales durent moins longtemps le matin qu’en fin d’après-midi.
Ceci est lié au fait que l’outil s’appuie sur l’apprentissage automatique. Chaque fois que de nouvelles interventions chirurgicales sont planifiées et que de nouvelles données sont créées, l’algorithme gagne en précision. Lorsqu’il est associé aux autres modules Torin de gestion de l’activité du bloc opératoire, cet outil vous permet de limiter les perturbations, de mieux prévoir le programme de la journée et de fluidifier les flux de travail. Pour les hôpitaux, cela permet une planification plus précise chaque jour, chaque semaine, chaque mois et moins de temps vide au bloc opératoire.
Et pour les millions de patients nécessitant une intervention chirurgicale, le temps d’attente est réduit.