INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L’IA au service de la santé : améliorer la gestion des plaintes patients
La classification des plaintes par l’IA dans le secteur de la santé s’est avérée transformatrice, en réduisant la charge de travail du personnel, en normalisant la catégorisation des plaintes et en donnant la priorité aux cas complexes. Outre une meilleure répartition des ressources, cette démarche a également permis d’améliorer la qualité des réponses et des résultats pour les patients.
La gestion et la classification efficaces des plaintes sont des composantes essentielles à la qualité des soins prodigués. L’un des plus grands NHS Trusts d’Angleterre, le service de santé publique du Royaume-Uni, comptant quelque 12 000 employés, a fait appel à Methods Analytics, une filiale du groupe ALTEN, pour révolutionner son système de gestion des plaintes. Le groupe hospitalier du NHS reçoit plus de 4 500 plaintes par an. La gestion manuelle de ces documents (lecture, classification et affectation en vue d’une résolution) représentait une charge importante pour le personnel, prolongeant les délais de réponse et compliquant l’établissement de priorités pour les ressources.
Le défi : Rationalisation du système de gestion des plaintes pour permettre à l’hôpital de mieux les hiérarchiser, de répartir ses ressources plus efficacement et de se concentrer sur l’amélioration des soins aux patients
La solution : Une application Web pour automatiser la classification, la normalisation et la hiérarchisation des cas
Les avantages :
- Amélioration de la répartition des ressources
- Amélioration de la qualité des réponses
- Efficacité opérationnelle
- Plus d’informations pour éclairer la prise de décision
- Réduction de la charge de travail du personnel
- Amélioration des résultats des soins aux patients
Indicateurs de performance :
- Amélioration de 66 % dans l’identification des sujets de plainte, permettant une réponse et une résolution plus rapides
Une meilleure gestion pour de meilleurs résultats
L’expertise de Methods Analytics dans l’application de solutions basées sur l’IA au secteur de la santé consiste à développer des outils pratiques, qui peuvent aider à résoudre des problèmes concrets et à améliorer la qualité des services. Pour cet établissement, Methods Analytics a commencé par créer un pipeline de traitement du langage naturel (NLP) en Python afin d’analyser les textes et d’en extraire les sujets clés. Un classificateur de texte personnalisé a ensuite été utilisé pour classer les intrants dans trois catégories : plaintes, préoccupations ou compliments. La reconnaissance d’entités nommées (REN) a été déployée pour identifier le personnel, les départements et les rôles pertinents pour chaque entité. Un système de langage médical unifié (UMLS) a permis d’enrichir ces données avec des informations contextuelles détaillées, par exemple en reliant chaque entité à son alias, son type et sa définition (par exemple, infirmière, être vivant). Ensemble, ces outils ont permis au groupe hospitalier du NHS de rationaliser son processus global de gestion des plaintes.
Des tableaux de bord pour de meilleurs soins
Pour intégrer ces outils et permettre la classification et la hiérarchisation des plaintes en temps réel, Methods Analytics a créé une application Web. Grâce à cette application, le groupe hospitalier du NHS peut se concentrer sur les cas prioritaires tout en automatisant les processus de routine. Le résultat : des gains d’efficacité opérationnelle significatifs, ainsi qu’une amélioration des soins prodigués aux patients. En outre, les tableaux de bord d’informatique décisionnelle fournissent une analyse approfondie des modèles et des tendances en matière de plaintes.
La boîte à outils
Methods Analytics a utilisé Python pour développer un pipeline de traitement du langage naturel (NLP) afin d’analyser le contenu des plaintes et d’identifier les sujets clés. Un classificateur de texte fait ensuite la distinction entre les plaintes, les préoccupations et les compliments, en exploitant la reconnaissance d’entités nommées (REN) pour identifier le personnel et les départements concernés. Les sujets et entités identifiés sont alors enrichis à l’aide d’une base de connaissances médicale (UMLS). Enfin, Power BI permet de créer des tableaux de bord et des rapports. L’ensemble de la solution est intégré dans une application Web qui rationalise le processus de tri des plaintes et fournit l’interface utilisateur.
Se concentrer sur ce qui compte
Au-delà du gain de temps et de ressources, l’assistant de classification permet à l’hôpital de se concentrer sur ce qui compte le plus : prodiguer des soins de haute qualité et répondre efficacement aux préoccupations des patients. À mesure que l’IA continue d’évoluer, des solutions comme celle-ci ouvriront la voie à des systèmes de santé plus réactifs et axés sur les données, améliorant ainsi les résultats tant pour les patients que pour les soignants.
