Tirer parti de l'intelligence artificielle pour améliorer la sécurité des patients et la qualité des soins

Le Collège de médecine se tourne vers l'IA pour améliorer la sécurité des patients dans le cadre de l'initiative AI-QI.

orsqu'un patient subit une opération de routine du genou, il est directement pris en charge par de nombreux prestataires de soins de santé, tels qu'un anesthésiste, un assistant médical et un chirurgien. Mais lorsque vous décollez les couches de ce qu'il faut pour coordonner une opération sûre et réussie, il y a des milliers de soignants liés par des millions d'interactions - qui doivent tous collaborer de manière transparente pour garantir des résultats optimaux pour les patients.

À l'UF College of Medicine, les médecins-chercheurs tirent parti de l'intelligence artificielle pour modéliser ce vaste réseau clinicien-clinicien, créant un graphique robuste de la sécurité des patients capturant les interactions presque infinies entre les soignants pour changer notre façon de penser les opérations hospitalières et inventer de nouvelles façons de fournir des soins de qualité.

Le graphique de la sécurité des patients est l'une des nombreuses façons dont le Collège de médecine se tourne vers l'IA pour améliorer la sécurité des patients dans le cadre de l'initiative AI-QI, une série de programmes conçus pour avoir un impact tangible dans le domaine des soins aux patients en étendant la recherche sur l'IA aux activités d'amélioration de la qualité à UF Health.

Patrick Tighe, MD '05, MS, est le doyen associé pour l'application et l'innovation de l'IA au Collège de médecine et le champion du projet pour l'initiative AI-QI dans le cadre du plan stratégique du collège. Nous nous sommes entretenus avec Tighe pour discuter de ces programmes révolutionnaires d'IA-QI et de la manière dont ils peuvent aider les médecins à améliorer la qualité des soins de santé.

Q : Quel est le moteur de l'initiative AI-QI du collège ?

Tighe : Depuis plus d'une décennie, l'UF et le Collège de médecine ont ouvert la voie au développement des progrès de l'IA dans les soins de santé en collaboration avec tant d'ingénieurs, de pharmaciens et de psychologues. Au fur et à mesure que cette technologie et cette science mûrissent, nous nous sommes demandé : « À quoi ressemblent ces progrès lorsque nous les appliquons dans un cadre clinique ? Comment cela fait-il progresser les soins pour nos patients ? L'initiative AI-QI nous permet de passer des objectifs classiques d'expansion des connaissances à la traduction de ces résultats aux intervenants cliniques et à leurs flux de travail individuels.

Q : L'une des façons dont vous utilisez l'IA consiste à modéliser les opérations hospitalières et les points de collaboration cachés entre les soignants. Pourriez-vous nous en dire plus à ce sujet ?

Tighe : L'une des premières opportunités que nous avons vues pour mieux quantifier nos processus cliniques et la façon dont nous prenons soin des patients a été de modéliser les soins de santé comme un système complexe. Pour ce faire, nous avons développé le graphique de sécurité des patients clinicien-clinicien, qui utilise l'IA pour examiner la manière dont les équipes collaborent pour fournir des soins aux populations de patients. Nous avons constaté qu'au cours d'une année typique, des milliers de soignants sont connectés par des millions d'interactions de soins aux patients, et nous pouvons désormais mesurer ces interactions à grande échelle et utiliser ces informations pour proposer des améliorations aux soins aux patients.

L'examen de ces points d'interaction entre les soignants nous aide à mieux comprendre les équipes soignantes et la façon dont elles coopèrent au quotidien. Plus récemment, nous avons étendu le graphique pour qu'il soit multimodal, reliant les réseaux de cliniciens à des réseaux similaires centrés sur le patient de médicaments, de laboratoires, de consultations et de procédures. Nous pouvons maintenant voir avec qui les cliniciens travaillent et comment ces collaborations se traduisent en parcours de soins cliniques.

Q : Sinon, comment l'initiative AI-QI est-elle pionnière dans de nouvelles approches de la qualité et de la sécurité des patients ?

Tighe : Nous avons récemment lancé un nouveau programme de subventions appelé Prototypage et développement rapides de l'IA pour la sécurité des patients, ou RAPiDS, pour encourager la création de solutions d'IA non conventionnelles que les chercheurs et les cliniciens en santé de l'IA ne recherchent généralement pas parce qu'ils ne sont pas sûrs qu'elles fonctionneront. L'objectif de ce programme est de créer un lieu sûr pour développer, tester et faire progresser les efforts innovants d'amélioration de la qualité de l'IA.

Nous avons également réuni des équipes de l'UF et de la faculté de médecine pour tester une ressource informatique et de données sécurisée appelée ALPS - AI Labs for Patient Safety - qui créera une infrastructure intégrée pour les analyses sensibles et développera un flux de travail idéal pour promouvoir le travail d'équipe dans toutes les disciplines.

Q : Quel est selon vous l'impact potentiel de ces efforts d'IA-QI sur les soins aux patients et les opérations hospitalières ?

Tighe : Nous parlons souvent du modèle de sécurité du « fromage suisse », lorsque des « trous » dans les couches de systèmes de sécurité empilés permettent à une erreur médicale de passer. Bien que ce soit un bon modèle, il est d'une utilité limitée pour cartographier un seul problème de sécurité, sans parler d'un système complexe comme un hôpital. Je pense que les efforts d'AI-QI, à travers des projets comme le graphique de la sécurité des patients, nous aideront non seulement à créer ce nouveau type de carte, mais aussi à utiliser la carte pour simuler comment nous pouvons modifier les flux de travail cliniques pour améliorer la sécurité des patients.

Je suis également ravi de lier l'IA-QI à la recherche clinique sur l'IA dans tout le collège. Et si nous pouvions prédire l'erreur médicale ou la complication chirurgicale d'un patient, puis utiliser le graphique de sécurité du patient pour prédire automatiquement les améliorations potentielles du plan de soins, le tout avant que le patient n'arrive à notre hôpital ? L'un des objectifs à long terme de l'AI-QI n'est pas seulement d'aider à traduire et à mettre en œuvre la recherche phénoménale sur l'IA en cours ici dans la pratique clinique, mais de le faire de manière percutante et durable.

Cette histoire a été publiée à l'origine dans le numéro du printemps 2023 de la newsletter Doctor Gator.

Cody Hawley est le directeur des communications de l'UF College of Medicine, où il supervise un programme de communication complet multicanal visant à améliorer la réputation de l'université, à accroître sa visibilité et à impliquer des publics clés. Cela comprend la direction de l'équipe de communication du Collège de médecine dans les communications stratégiques, la narration, les communications d'avancement, la gestion du site Web et la stratégie des médias sociaux. Avant d'occuper ce poste, Cody a occupé le poste de directeur adjoint de la communication exécutive chez USF Health, où il était le rédacteur de discours en chef de la haute direction, la communication interne et le responsable des médias sociaux, ainsi qu'un collaborateur clé pour le plan stratégique et les initiatives de campagne. Il est titulaire d'un doctorat. en études de communication de l'Université de Floride du Sud et a été membre du corps professoral du collège spécialisé et du département de communication pendant plusieurs années. Il a enseigné plus de 30 cours de premier cycle, présenté des dizaines de conférences nationales et publié dans plusieurs publications universitaires. Il a reçu le Robert E. Bostrom Young Scholar Award de la Southern States Communication Association.

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