Les établissements de santé tirent des leçons de leurs erreurs, mais de plus en plus, ils analysent également les incidents évités de justesse pour améliorer la sécurité des patients et l’efficacité des soins. Cette approche proactive, basée sur le partage d’informations et la diffusion des bonnes pratiques, est désormais essentielle à l’heure de l’intégration de l’intelligence artificielle.
Ce qu’on appelle les « quasi-accidents » – ou « bonnes prises » – sont encouragés à être signalés, souvent de manière anonyme, via des systèmes internes ou des organismes de sécurité des patients. L’objectif est de documenter les circonstances, les facteurs contributifs et la manière dont l’erreur a été évitée, afin d’identifier les dangers potentiels et de renforcer une « culture juste » où le personnel se sent en sécurité pour signaler les problèmes.
La diffusion des connaissances issues de ces analyses est cruciale. L’histoire offre des exemples frappants de l’importance de cet échange. L’accident de Tchernobyl, en 1986, n’était pas un événement isolé, mais le résultat d’une série de faiblesses non corrigées dans la conception et l’exploitation des réacteurs RBMK. Des incidents antérieurs, survenus à Leningrad en 1975 et à Tchernobyl en 1982, avaient déjà mis en évidence des défauts significatifs, notamment un coefficient de vide positif et une conception des barres de commande potentiellement dangereuse. Cependant, le manque de communication et de coordination entre les concepteurs, les fabricants, les exploitants et les régulateurs a empêché la mise en œuvre de solutions efficaces.
Les études post-accident ont révélé un système nucléaire soviétique souffrant d’un mauvais retour d’information et de lignes de responsabilité floues. Les leçons tirées des événements précédents n’ont pas été diffusées efficacement, et les procédures d’exploitation laissaient subsister des problèmes critiques. Cet échec systémique de communication, combiné aux sensibilités de conception du réacteur, a créé les conditions d’une catastrophe.
Ce constat s’applique également à la diffusion de l’innovation. Dans son ouvrage « Armes, Germes et Acier », Jared Diamond explique que la géographie de l’Eurasie a favorisé la propagation des idées et des technologies, grâce à son axe est-ouest reliant des régions aux climats similaires. En revanche, les continents africain et américain, orientés nord-sud, ont été confrontés à des barrières écologiques plus importantes, ralentissant la diffusion des connaissances.
Dans le secteur de la santé actuel, l’intelligence artificielle offre de nouvelles opportunités, mais aussi de nouveaux défis. Selon les entretiens menés pour un rapport spécial sur le sujet, il est essentiel de donner aux professionnels de santé les moyens d’utiliser ces outils, tout en mettant en place des garde-fous pour éviter les erreurs. Il faut encourager le développement de solutions innovantes et diffuser les meilleures pratiques à travers l’organisation.
Le Dr Peter Pronovost, directeur de la transformation clinique des hôpitaux universitaires, préconise une approche organisationnelle inspirée des fractales. Il propose de créer des structures de gouvernance qui permettent de diffuser activement les solutions qui fonctionnent, à tous les niveaux de l’entreprise. « Nous ne diffusons pas les meilleures pratiques par hasard : nous construisons une structure ou un échafaudage pour permettre leur diffusion », explique-t-il, soulignant l’importance d’une culture où chacun peut contribuer.
Cette approche crée des unités de prise de décision répétitives, à différentes échelles, permettant aux innovations éprouvées dans un hôpital rural de remonter et d’être validées à l’échelle du système. Elle complète le déploiement d’outils et de garde-fous en garantissant une voie permanente pour que les idées ascendantes soient prises en compte. Le modèle fractal fournit ainsi un mécanisme et un état d’esprit propices à une diffusion rapide et fiable des meilleures pratiques.
En conclusion, le rôle des responsables informatiques en santé aujourd’hui est non seulement de guider l’intégration de l’IA, mais aussi de gérer la diffusion et la propagation des utilisations efficaces de ces technologies. Il est essentiel de créer un environnement favorable à l’innovation, puis de sélectionner et de diffuser les solutions les plus performantes. Ignorer une idée prometteuse, c’est prendre le risque d’un nouveau « quasi-accident ».
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