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Actualité des entreprises

Les outils de visualisation d’ABB au service de la santé

Publication: 6 octobre

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Orientés utilisateur et intuitifs, les outils de visualisation développés par ABB profitent au système de santé. Des résultats prometteurs qui bénéficieront de l’apport de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle...
 

Une analytique et une visualisation élaborées des données améliorent la transparence et la compréhension des processus à l’œuvre dans divers services aux collectivités ; les meilleures pratiques qui en découlent sont synonymes de gains de productivité et d’économies d’énergie. Dans un hôpital, par exemple, des affichages bien conçus peuvent contribuer à l’efficacité de la chaîne de soins en fluidifiant le parcours des patients.

Visualiser pour mieux soigner

Les systèmes de santé sont confrontés au double défi de la croissance démographique et de la raréfaction des ressources médicales. Le personnel soignant consacre beaucoup de temps et d’énergie à des tâches administratives et d’entretien : écritures, planification, nettoyage et tri du matériel médical, mesures de précaution en présence d’agents pathogènes ou de substances toxiques, etc. Ces travaux du quotidien, certes indispensables, n’en sont pas moins répétitifs, monotones et potentiellement dangereux.

Grâce à ses solutions algorithmiques et robotiques, ABB améliore l’organisation hospitalière et réduit ainsi la charge de travail humaine garantissant au personnel un gain de temps précieux et de se focaliser sur leur cœur de métier : les soins et services médicaux spécialisés.

AutoMed : la collaboration avant tout

Lancé en 2015, AutoMed est un programme de recherche médicale collaboratif à long terme financé par l’agence gouvernementale suédoise Vinnova. Rassemblant ABB, deux hôpitaux suédois et de nombreux partenaires industriels ou universitaires, il vise à développer des méthodes d’automatisation, d’optimisation, de planification, de modélisation et de simulation des processus pour mieux allouer les ressources et gérer les parcours de soins. Le pilier de cette solution : une IHM garante d’une exploration et d’une analyse poussées des données.

AutoMed, un programme de recherche à long terme visant à automatiser, optimiser et planifier les processus pour mieux allouer les ressources et organiser le flux de patients.

En outre, la visualisation des délais d’attente avant prise en charge assure au personnel de détecter les goulets d’étranglement, sources de retards dans le système de soins global. L’équipe ABB a aussi planché sur des vues contribuant à formaliser la prise en charge d’une maladie donnée. En effet, le protocole de traitement post-diagnostic varie d’un cas à l’autre : les services à impliquer et les procédures à suivre dépendent en partie du jugement et des décisions spontanées de l’équipe soignante. Dans une optique d’uniformisation, les chercheurs ABB ont isolé le dénominateur commun aux parcours de soins de certaines pathologies, base de la standardisation des processus.

Innover pour mieux visualiser

Le portail web d’ABB affiche les données médicales dans plusieurs vues synthétiques interactives : flux des patients, dossier médical et parcours de soin de chacun d’eux. Les données sont représentées sous forme hiérarchique, avec l’organisation de l’hôpital et le nombre de consultations et d’admissions dans chaque service pendant une période donnée. Des filtres sur des critères liés au diagnostic et au temps sont disponibles. La répartition des temps d’attente est représentée par un histogramme circulaire entourant le service, où les valeurs vont croissant dans le sens horaire.

Le portail web AutoMed garantit l’exploration des données médicales dans plusieurs vues interactives.

Sur ce portail, le personnel des hôpitaux peut facilement retrouver une information précise : de la prise en charge du patient, du temps d’attente, des différentes pathologies, etc. Des filtres ainsi qu’un identifiant personnel aide à retrouver un patient, tout en respectant son anonymat. Le temps d’attente est rapproché à l’écran de la disponibilité des ressources, notamment du nombre de lits disponibles à cette période, afin de faire apparaître des corrélations potentielles. L’historique pour une maladie donnée présente les diagnostics, les services consultés, les soins délivrés et les temps d’attente. Un clic suffit pour afficher les dossiers médicaux correspondants à chaque patient.

Le succès d’un outil de visualisation se mesurant à l’aune de sa convivialité, le portail web a fait l’objet d’une démonstration au personnel soignant et de tests pratiques. Les premiers retours se sont révélés positifs : les participants ont proposé des évolutions tout en se montrant favorables à la poursuite du projet.

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle sont les prochaines étapes d’une visualisation efficace des données massives

L’accès à des informations de qualité est essentiel au développement de solutions fondées sur les données, une exigence difficile à satisfaire dans de nombreux secteurs, notamment celui de la santé. Dans les deux projets présentés, la définition du périmètre d’intervention a soulevé une batterie de problèmes relatifs aux données : questions juridiques liées au transfert, données manquantes ou de mauvaise qualité, jargon spécialisé, etc. Pour les résoudre, l’équipe ABB a procédé à des analyses manuelles ou informatiques en partenariat avec les représentants métier avant de pouvoir délimiter les objectifs.

Forts de ces succès, les chercheurs ABB poursuivent leurs travaux sur la visualisation efficace de données massives. En toute logique, apprentissage automatique et intelligence artificielle devraient faire leur entrée dans ce domaine, à des fins d’aide à la décision.

http://global.abb/

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