Utilisation de l'apprentissage automatique pour améliorer la sécurité des patients à domicile ou à distance pour les adultes
Points forts
- Raisons pour lesquelles les efforts visant à développer et à mettre en œuvre de nouvelles technologies d’analyse prédictive dans les soins de santé se heurtent à de nombreux obstacles
- Orientations et recommandations pour faire progresser en toute sécurité ces types d'outils technologiques dans les soins de santé
Feske-Kirby K, Whittington J, McGaffigan P. Utilisation de l'apprentissage automatique pour améliorer la sécurité des patients à domicile ou à distance pour les adultes . Boston : Institute for Healthcare Improvement; 2022. (Disponible sur www.ihi.org)
L’objectif principal du projet d’innovation de IHI décrit dans ce rapport était d’évaluer l’utilisation de l’analyse prédictive, en particulier de l’apprentissage automatique, pour améliorer la sécurité des patients grâce à des approches émergentes et existantes de prédiction des risques, telles que les technologies et les outils d’aide à la décision. Une attention particulière a été accordée à la manière dont l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique peuvent aider à surveiller la détérioration de l’état des patients à domicile pour les adultes âgés de 18 ans et plus.
Ce rapport examine les principales raisons pour lesquelles les efforts visant à développer et à mettre en œuvre de nouvelles technologies d’analyse prédictive dans les soins de santé se heurtent à de nombreux obstacles tels que les complications liées à l’exploration et à la protection des données, le flux de travail quotidien et le manque d’interopérabilité, les préoccupations concernant l’exactitude, la charge de travail et le manque d’expertise pertinente, ainsi que les problèmes d’équité en santé connexes tels que les données biaisées.
Des recommandations visant à surmonter ces obstacles et d’autres considérations de sécurité sont également présentées, notamment la nécessité d’un objectif clair pour les nouvelles technologies, l’accent mis sur le flux de travail quotidien et l’interopérabilité, et le développement de garde-fous de qualité et de sécurité pour soutenir le développement et l’intégration d’outils d’apprentissage automatique ou de systèmes de surveillance à distance des patients.
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