Projets

Le CHU de Montpellier injecte de l'IA dans le département d'information médicale

Caroline Dunoyer, responsable de l'unité traitement d'information médicale au CHU de Montpellier, a testé des modules d'IA développés par SAS pour différents usages. (Crédit Photo : DR)

Dans le secteur de la santé, plusieurs tests sur l'IA sont menés dont un à l'unité d'information médicale du CHU de Montpellier. En utilisant des modules IA proposés par SAS, elle cherche à optimiser les recettes du PMSI et améliorer la sélection des patients pour les essais cliniques.

PublicitéL'intelligence artificielle dans le secteur hospitalier n'est pas réservée uniquement au diagnostic des maladies, elle se diffuse dans d'autres activités. C'est le cas dans le département d'information médicale (DIM) du CHU de Montpellier qui a testé des modules d'IA de SAS pour améliorer son travail. Ce dernier s'attache à gérer les dossiers patients, mais aussi dans le cas de Montpellier de rechercher des patients pour participer à des études cliniques. Sur la partie data, le CHU de Montpellier dispose d'un entrepôt sur base Oracle. Avec l'évolution du monde la santé, le DIM de Montpellier est devenu l'établissement support du GHT (groupement hospitalier de territoire) comprenant 9 établissements (les Hôpitaux du Bassin de Thau (Sète et Agde), les Centres Hospitaliers de Clermont-l'Hérault, Lamalou-les-Bains, Lodève, Lunel, Millau, Saint-Affrique, Séverac-le-Château et le CHU de Montpellier) avec des spécialités diverses allant des soins de suites, à la médecine chirurgie obstétrique aux EPHAD.

« Les établissements utilisent des données produites lors de la prise en charge du malade (diagnostic et actes réalisés) pour la production du PMSI (programme de médicalisation des systèmes d'information) qui conditionne nos recettes », explique Caroline Dunoyer, responsable de l'unité traitement d'information médicale au CHU de Montpellier. Un volume de données conséquentes assure-t-elle, « cela représente plusieurs To avec une forte appétence pour le texte dans les dossiers patients ». La DIM était donc à la recherche d'outil pour améliorer le traitement de ces données. « Nous sommes des anciens client SAS et en 2017 nous avons décidé d'expérimenter des modules d'intelligence artificielle autour de deux axes : optimiser les recettes du PMSI et mieux sélectionner les patients pour les études cliniques », souligne la responsable.

Deux PoC organisés avec SAS

Sur le premier point, un PoC a été réalisé où l'IA a été utilisée pour analyser les dossiers patients et les codes diagnostic. « L'objectif était d'alléger l'opération de lecture des dossiers et détecter les zones grises », assure Caroline Dunoyer. Sur le plan technique, l'expérimentation a été menée en partenariat avec SAS et CGI pour la partie intégration. Le module IA a nécessité la mise en place de plusieurs serveurs et quelques réglages, « le lien entre l'annuaire d'entreprise et le datawarehouse était compliqué », reconnait la responsable. Le tout s'est déroulé en lien avec la DSI et les tests ont commencé au début de l'année sur une période de 2 mois.

Un second test a été réalisé sur la détection de patients pour des études cliniques. « A travers l'analyse intelligente des textes, on peut savoir si un patient est isolé ou s'il y a des évènements intercurrents comme par exemple la prise d'antibiotique en dehors de l'hôpital en lisant une ordonnance », glisse Caroline Dunoyer. Car l'enjeu est bien là sur l'analyse de texte. Il faut être capable « d'analyser les données non structurées sur les tables Oracle avec différents formats, fichiers compressés, PDF, RTF, Word,... et donc de trouver un mécanisme pour les transformer en texte unifié, cela concerne 33 millions de documents ». Autre travail avec l'IA, il est possible, selon Caroline Dunoyer de « combiner des données structurées et non structurées pour découvrir des populations intéressantes pour les études cliniques ».

PublicitéAu final, la responsable des traitements d'information médicale juge l'apport de l'IA comme encourageant, mais a « besoin de maturité ». Elle estime qu'« à terme, elle pourra présenter des informations les plus pertinentes pour réaliser des indicateurs, des tendances, etc ». Pour la spécialiste, « l'IA devrait de manière indirecte améliorer la prise en charge du patient », mais l'aspect humain reste encore un atout et un passage obligatoire.