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414 - Modélisation d’un secrétariat numérique intelligent pour améliorer l’accès aux soins

Les secrétaires médicales en ophtalmologie ne peuvent plus faire face au volume de demandes à traiter. Les rendez-vous par internet permettent de désengorger une partie des demandes mais l’analyse de ces dernières n’est pas toujours optimale. Des patients malades nécessitant des rendez-vous rapides se retrouvent parfois sans rendez-vous. Nous travaillons à modéliser un système numérique expert venant aider la secrétaire dans cette tâche quotidienne de gestion de la demande.

Un premier module permet de créer des motifs de demande selon le besoin du patient : contrôle de vue, fond d’oeil pour patients diabétiques, consultations enfants ou urgences.

Nous avons créé un système de pré-consultations médicales en ligne permettant de recueillir l’ensemble des données nécessaires selon la demande faite par le patient.

Nous avons ensuite conçu un module de catégorisations permettant de ranger les différentes questions attribuées à un patient dans certains groupes de maladies et d’en pondérer une gravité du motif de consultation. L’ensemble de ces motifs sont ensuite traités par des algorithmes d’arbres décisionnels permettant une modularité de l’orientation vers des ophtalmologues, des orthoptistes ou des opticiens. Enfin, nous avons récemment connecté ce système à un agent conversationnel pour améliorer l'expérience du patient.

Nous avons réalisé plusieurs phases de test, incluant plusieurs milliers de patients. Nous avons analysé la corrélation entre les données fournies par les patients et les données réelles recueillies au moment de l’examen. Ce taux de corrélation est élevé, de l’ordre de 80%. Nous avons effectué des analyses statistiques sur l’ensemble des données déclarées pour comprendre de manière épidémiologique la typologie de patients ayant besoin d’un rendez-vous. Nous avons pu compendre quelles évolutions étaient nécessaires pour prioriser les patients souffrant de pathologies médicales.

Notre système fonctionne mais reste basé sur des données de santé déclarées, ces dernières peuvent donc être erronées. Nous travaillons actuellement à renforcer notre système d’analyse de cohérence des données fournies par les patients.

L’intelligence artificielle va nous permettre de modifier radicalement le suivi des patients en améliorant les analyses diagnostiques mais aussi en améliorant l’accès aux soins qui reste primordial pour la prise en charge qui en découle.

L’ophtalmologie est en pleine mutation. Du fait de la technicité grandissante mais aussi d’une demande qui dépasse largement l’offre. La délégation de tâches sera une étape nécessaire mais elle nécessite d’inventer de nouveaux outils pour orienter au mieux les patients et leur éviter une mauvaise prise en charge. Notre outil permet aux médecins d’apporter une solution innovante et technologique au sein de leur cabinet pour renforcer l’équipe humaine.