De l’IA pour limiter les risques d’erreurs aux urgences

Quel peut être l’impact d’une solution intégrant de l’intelligence artificielle pour faciliter le travail des équipes aux urgences et réduire le risque d’erreurs de prescriptions ? C’est l’objectif de l’expérimentation d’un outil numérique, sélectionné par le ministère de la Santé, et testé entre autres par l’AP-HP et le CHU d’Amiens

© Epictura

Diminuer le nombre de prescriptions à risque (10 000 décès par an et plus de 130 000 hospitalisations), faciliter le quotidien des équipes des services d’urgence de plus en plus surmenées, et réduire les coûts de l’hôpital associés aux risques d’erreurs médicamenteuses.  C’est le triple but de l’étude lancée par le ministère de la Santé, grâce à l’utilisation d’un outil numérique destiné à détecter la iatrogénie, autrement dit les conséquences néfastes, potentielles ou avérées, résultant de l’intervention médicale (erreurs de diagnostic, prévention ou prescription inadaptée, complications d’un acte thérapeutique) ou de l’utilisation d’un produit de santé.

Réalisée notamment avec l’aide de l’AP-HP et du CHU d’Amiens, l’expérimentation, menée pendant 24 mois, sera déployée en deux phases dans les services d’urgence. Phase de simulation, la première mettra en situation une équipe d’urgentistes équipée de l’outil d’aide à la décision, développé par la medtech Posos et sélectionné après un appel à projet du ministère de la Santé, et une autre sans l’équipement afin de déterminer les bénéfices cliniques de la solution. La seconde se déroulera en vie réelle en établissement pendant un an afin d’évaluer les avantages cliniques et médico-économiques du dispositif.

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