Le Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM) a mis en branle un projet d’intelligence artificielle qui, de leur propre aveu, a un «potentiel énorme» pour améliorer l’efficacité des hôpitaux de la province. Ce projet, mis sur pied par les équipes de gestion et de cliniciens ainsi que par l’équipe de recherche CITADEL du CHUM, permettrait de prédire l’achalandage aux urgences, ce qui en retour accélérerait l’accès aux soins et désengorgerait les hôpitaux.
L’initiative consiste en fait à utiliser les algorithmes de l’intelligence artificielle pour monter des dossiers médicaux plus rapidement et permettre à l’hôpital de réagir plus vite à l’afflux de sufferers selon la journée. Pour l’urgentologue consultante au CHUM pour ce projet, Dre& Élyse Berger Pelletier, il est raisonnable de croire que l’facet technologique de cette pratique permettra aux sufferers d’être pris en cost beaucoup plus rapidement.
«Technologiquement, oui c’est potential. Est-ce qu’on va avoir les ressources humaines et les ressources pour que ça fonctionne, ça reste à voir. C’est la méthode de l’avenir et avec la state of affairs alarmante dans les hôpitaux, on ne peut plus se permettre de ne pas innover. On begin le projet avec les urgences parce qu’ils se remplissent plus qu’avant avec un temps d’attente d’envergure.»
En entretien avec Métro, Dre& Berger Pelletier, estime que la courbe démographique aurait rendu nécessaire l’utilisation de l’intelligence artificielle un jour ou l’autre. «La pénurie de main-d’œuvre a certainement accéléré l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les urgences, mais si on regarde le vieillissement de la inhabitants au Québec et dans le monde, il était inévitable de s’appuyer sur des moyens technologiques comme l’intelligence artificielle pour améliorer la qualité et l’efficacité des soins.»
Pas de robots à la place des médecins
L’urgentologue précise que l’utilisation de l’intelligence artificielle et des bases de données va faire en sorte que les contacts humains entre sufferers et médecins vont croître et non réduire, contrairement à ce que certains croient.
«En général, 50% à 60% de mes tâches comme urgentologue sont administratives. Ce sont des moments où je ne suis pas en contact avec le affected person. L’intelligence artificielle va donc venir réduire le pourcentage de ces tâches et je pourrai ainsi passer plus de temps avec eux et augmenter ma capacité à mieux répondre aux besoins médicaux.»
Elle ajoute que l’être humain et l’intelligence artificielle ont chacun leurs limitations et sont donc complémentaires, chacun atténuant les lacunes de l’autre dans des conditions médicales données. «L’œil d’un infirmière ou d’un infirmier demeure essential. L’intelligence artificielle peut aider à détecter des cas médicaux que les humains ne peuvent pas détecter, tout comme les humains ont une sensibilité émotive que les machines n’ont pas. Les humains doivent être au cœur du projet.» Le however ultime est justement que les infirmiers et les médecins aient plus de temps avec les sufferers.
Un projet collectif
Dre Berger Pelletier est enthousiaste quant aux retombées positives que ce projet peut avoir dans les hôpitaux du Québec. Elle souligne que plusieurs centres hospitaliers de Montréal et d’ailleurs feront des checks «dans les prochains mois» à partir de l’intelligence artificielle développée au CHUM. Cette collaboration pourrait permettre de meilleurs résultats dans l’ensemble du réseau de la santé.
«Nous allons faire des checks notamment à l’Hôpital général juif à Montréal. Nous allons collaborer avec les hôpitaux qui ont participé au Projet CODA-19, un programme qui a emmené les centres hospitaliers à rassembler leurs bases de données pour contrer la propagation de COVID-19. Puisqu’il y a déjà des bases de données communes, il sera plus facile de créer des algorithmes ainsi. Nous allons aussi déployer l’intelligence artificielle dans d’autres départements que les urgences et créer des bases de données générales pour voir ce qui fonctionne ou non pour améliorer les pratiques.»
Le projet pourra aussi être testé dans les zones plus rurales pour comparer l’utilité d’un tel système dans les hôpitaux où la densité de inhabitants est plus faible.
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