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Grâce à l’intelligence artificielle, l’outil innovant peut lire des documents médicaux.
circonstances dans lesquelles les cas de sinistre sont particulièrement nom- breux ou récurrents. Un classement dans un benchmarking permet égale- ment de vérifier comment les institutions se positionnent par rapport aux presta- taires similaires dans différentes caté- gories – de manière anonyme bien sûr.
Mauvais médicaments ou mauvais positionnement? Deuxièmement, la grande quantité de données dans MedEye permet d’identi- fier des schémas et des tendances dans tous les hôpitaux. Les acteurs du service de la santé peuvent ainsi obtenir des informations précieuses pour l’amélioration potentielle des méthodes de traitement et donc pour le progrès de la médecine. «Grâce à nos analyses, nous permettons d’améliorer la sécurité des patientes et des patients», explique Claudia Wyss.
Les évaluations révèlent par exemple la fréquence des chutes, des dommages dus à un mauvais positionnement durant une opération, des erreurs de médicaments ou des cas de décès exceptionnels. Les données indiquent également les étapes d’un traitement au cours desquelles les erreurs sont les plus fréquentes – pendant l’intervention elle-même ou pendant le diagnostic, les soins ou le suivi?
Il a fallu beaucoup de travail manuel au début
Avant que l’ordinateur MedEye ne puisse lire les données médicales de manière automatisée, les spécialistes en informatique et l’équipe de Claudia Wyss ont dû beaucoup travailler: «Nous avons passé des journées entières à numériser toutes nos archives des dix dernières années dans le domaine de la responsabilité civile des médecins
et des hôpitaux.» Tous les documents ont été scannés dans le respect de la législation en vigueur en matière de protection des données et rendus lisibles par une machine grâce à l’Op- tical Character Recognition (OCR).
L’effort en vaut la peine – non seulement pour les hôpitaux, mais aussi pour Zurich elle-même. Les spécialistes des sinistres de Zurich Suisse ont désormais la possibilité d’effectuer des recherches numériques dans les archives en fonction de questions spécifiques et
de traiter ainsi les cas de sinistre plus rapidement. MedEye peut automati- quement attribuer les notes parfois manuscrites des médecins ainsi que tous les documents médicaux au bon cas de sinistre, les classer par type de document (par ex. «rapport de labo- ratoire») et les présenter de manière claire sur une frise chronologique.
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