Une nouvelle solution d’intelligence artificielle vise à alléger la pression sur les services d’urgence, souvent négligés en termes d’investissement et d’innovation, en améliorant la rapidité et la précision des diagnostics, notamment en matière de septicémie.
Mednition, dirigée par James Lakes, MSc, développe des outils d’IA destinés à optimiser les performances cliniques, financières et opérationnelles des services d’urgence. L’entreprise se concentre sur la détection précoce des problèmes de santé, qu’il s’agisse de maladies à risque ou de sepsis, afin d’améliorer les résultats pour les patients et les établissements de santé.
« Environ 40 à 60 % de tous les patients hospitalisés passent par les urgences », explique M. Lakes. « Nous pensons qu’il est tout aussi important d’aider les infirmières, qui représentent plus de 55 à 60 % du personnel clinique, que d’aider les médecins. »
L’approche de Mednition se distingue par son focus sur les infirmières des urgences, souvent considérées comme la première ligne de défense dans l’évaluation des patients. L’entreprise s’appuie sur le modèle ESI (Emergency Severity Index), un système de classification de la gravité des urgences utilisé par environ 85 % des infirmières en France, et a établi un partenariat de recherche avec l’Emergency Nurses Association (ENA) pour affiner son modèle.
Le logiciel phare de Mednition, baptisé Kate en hommage à une jeune patiente ayant bénéficié d’un diagnostic plus rapide, fonctionne en arrière-plan. Après l’évaluation initiale de l’infirmière, Kate analyse les antécédents médicaux du patient, sa liste de médicaments et d’autres données pertinentes, en comparant ces informations à des millions de cas similaires. Si l’évaluation de Kate diffère de celle de l’infirmière, une alerte est envoyée.
Une exception est faite en cas de suspicion de septicémie, la principale cause de mortalité en milieu hospitalier. Dans ce cas, Kate envoie automatiquement une alerte, quel que soit l’avis initial de l’infirmière, car une action rapide est cruciale.
« Kate fournit un message expliquant pourquoi elle pense qu’une évaluation différente est nécessaire », précise M. Lakes. « L’infirmière a alors le choix d’accepter ou de rejeter la recommandation. » Les retours d’expérience des infirmières sont ensuite analysés par une équipe clinique pour améliorer continuellement le modèle.
Mednition s’efforce de convaincre les dirigeants des établissements de santé de l’intérêt de son approche. Des résultats préliminaires obtenus dans un hôpital partenaire montrent une réduction de 1 % du taux de patients quittant les urgences sans être vus et une diminution de 23 minutes de la durée du séjour, ainsi qu’une augmentation de 400 000 $ (environ 370 000 €) de revenus grâce à une meilleure précision de la documentation.
L’entreprise prévoit d’obtenir une autorisation de la FDA pour son modèle de détection de la septicémie d’ici le premier trimestre 2026 et travaille déjà sur des modèles pour les nourrissons et la surveillance continue de la septicémie après le triage initial. Mednition s’engage également à défendre l’importance des services d’urgence auprès des décideurs, qui ont tendance à se concentrer davantage sur les spécialités à forte rentabilité.
