L’intelligence artificielle (IA) transforme la médecine, permettant une anticipation plus précise des risques et une meilleure prise en charge des patients. Les hôpitaux Kauvery misent particulièrement sur l’analyse prédictive pour optimiser les soins et répondre aux défis posés par la pandémie.
Deeksha Senguttuvan, responsable de la stratégie numérique chez Kauvery, explique que l’analyse prédictive s’applique à tous les aspects des soins de santé, allant du diagnostic clinique à la gestion administrative. « L’analyse prédictive peut aider à la décision clinique, à réduire les réadmissions, à prévenir les événements indésirables et à gérer les maladies chroniques », précise-t-elle.
Concrètement, des algorithmes sont désormais capables de détecter les signes avant-coureurs d’une septicémie, une infection grave, en surveillant en continu les signes vitaux des patients. Cette alerte précoce permet aux médecins d’intervenir rapidement et d’améliorer les chances de guérison. Après la sortie de l’hôpital, l’analyse prédictive peut également évaluer le risque de réadmission en fonction des données démographiques et des symptômes du patient, facilitant ainsi une prise en charge proactive et personnalisée.
Pour optimiser ces outils, Deeksha Senguttuvan souligne l’importance d’un système de dossiers médicaux électroniques (DME) performant. « Disposer d’un système de DME robuste à l’hôpital aiderait à permettre davantage de cas d’utilisation pour le diagnostic basé sur la prédiction », affirme-t-elle. Les données collectées dans ces systèmes peuvent servir à déclencher des alertes cliniques et à signaler aux médecins d’éventuelles complications.
L’analyse prédictive offre également des perspectives intéressantes pour les services de télémédecine et les soins à domicile. En capturant les signes vitaux et les symptômes des patients à distance, elle peut aider les médecins à trier les cas et à se concentrer sur les consultations les plus urgentes. De plus, l’utilisation croissante d’appareils de surveillance à domicile ouvre la voie à une gestion plus personnalisée du bien-être des patients.
Si le déploiement à grande échelle de ces technologies nécessite de surmonter des obstacles liés à la collecte et à l’analyse des données, les bénéfices potentiels sont considérables. La réduction des réadmissions, par exemple, pourrait non seulement améliorer la qualité des soins, mais aussi réduire les coûts pour les patients et les assureurs.
À lire aussi
