Utiliser l'apprentissage automatique pour prédire les dates de sortie des patients

Les hôpitaux veulent offrir le meilleur soin possible aux patients tout en utilisant les ressources de manière intelligente. Une partie essentielle pour y parvenir, c'est de s'assurer que les patients sortent quand ils n'ont plus besoin d'être hospitalisés. Rester trop longtemps peut entraîner des problèmes comme des infections et des escarres. Ça peut aussi encombrer les lits d'hôpital, rendant difficile l'accueil de nouveaux patients, surtout dans les urgences, qui ont besoin de soins.

Quand les urgences sont saturées, certains patients peuvent quitter sans voir un médecin, ce qui peut conduire à des résultats négatifs. Un flux efficace de patients à l'hôpital est super important, car ça influence la qualité et le coût des soins.

Une méthode courante pour prévoir les sorties des patients, c'est que les médecins estiment quand les patients seront prêts à rentrer chez eux. Mais cette méthode n'est pas toujours fiable et ça prend du temps sur les soins directs. Une meilleure option pourrait être d'utiliser l'Apprentissage automatique pour prédire quand un patient pourrait sortir, en fonction de la durée de son hospitalisation.

De nombreuses études antérieures ont travaillé sur le développement de ces prédictions par apprentissage automatique, mais elles se concentrent souvent plus sur la création des modèles que sur leur utilisation en situations réelles. Ce manque souligne le besoin de recherches qui vont au-delà de la théorie et qui s'intéressent à comment ces modèles peuvent fonctionner dans des hôpitaux concrets.

Cet article présente un modèle d'apprentissage automatique conçu pour prédire les dates de sortie des patients en combinant différentes sources de données cliniques, comme la démographie des patients et leurs problèmes médicaux. Les principaux objectifs de ce modèle sont de permettre une planification anticipée des sorties et d'améliorer les soins aux patients.

#Contributions Clés

Les points forts de cette recherche incluent :

• Développement d'un modèle d'apprentissage automatique spécifiquement pour prédire les dates de sortie qui s'intègre dans le flux de travail de l'hôpital.
• Intégration du modèle avec un système de dossiers médicaux électroniques populaire aux États-Unis.
• Évaluation du modèle après sa mise en utilisation, ce qui est souvent négligé dans des études similaires. Cela fournit des informations sur l'efficacité du modèle en pratique.

#Matériaux et Méthodes

#Aperçu de la Méthodologie

La recherche a suivi un processus clair et organisé pour créer un modèle prédictif pour estimer les dates de sortie des patients. Ce processus comportait cinq étapes :

1. Définir le Problème : Identifier le problème à résoudre dans le cadre des soins de santé.
2. Collecte de données : Trouver et vérifier les données nécessaires avec l'aide des équipes cliniques.
3. Préparation des Données : Transformer et organiser les données pour l'analyse.
4. Développement du modèle : Créer des modèles d'apprentissage automatique et choisir le meilleur.
5. Suivi : Garder un œil sur la performance du modèle après son déploiement pour évaluer son impact.

#Collecte de Données

Pour mieux comprendre les patients, l'équipe de recherche a rassemblé des données basées sur les retours des professionnels de santé ainsi que sur la littérature existante. Ils ont associé ces données à leur système de dossiers médicaux électroniques pour les analyser davantage. Seules les données disponibles avant l'évaluation du modèle ont été utilisées, spécifiquement dans les 18 premières heures après l'admission d'un patient.

Les données brutes comprenaient diverses informations comme l'âge, le statut marital, le sexe, les sources d'admission, et les plaintes médicales. Ces données ont été traitées pour éliminer les valeurs manquantes et pour convertir certaines caractéristiques en un format plus utilisable pour l'apprentissage automatique.

#Développement du Modèle

L'étude visait à fournir un système pour prédire les dates de sortie des patients en évaluant leurs différentes caractéristiques. Un système de notation a été créé pour estimer combien de temps un patient pourrait être prêt à partir. La complexité du modèle pouvait aller de calculs simples à des algorithmes avancés. L'étude a utilisé une méthode connue sous le nom de Gradient Boosting Extrême (XGBoost) pour sa capacité à trouver des motifs dans les données et à faire des prédictions précises.

#Déploiement du Modèle

Le modèle a été intégré dans le quotidien des professionnels de santé en étant hébergé sur une plateforme cloud liée au système de dossiers médicaux électroniques de l'hôpital. Cette intégration a permis aux données importantes de circuler entre le modèle et le personnel clinique, fournissant des prédictions opportunes pour la sortie des patients.

Les prédictions du modèle étaient accessibles via les systèmes existants de l'hôpital, permettant un accès rapide pour les prestataires de soins. Des mises à jour régulières des données ont assuré que les prédictions restent pertinentes et utiles.

#Intégration avec le Flux de Travail Clinique

Les prédictions faites par le modèle ont été renvoyées à la base de données de l'hôpital pour un accès facile par le personnel. Des données ont été collectées pour garantir que les prédictions étaient faites après qu'un patient ait été admis pendant un temps minimum, permettant une prévision précise de leurs dates de sortie.

#Résultats et Discussion

#Évaluation du Modèle

L’efficacité du modèle a été évaluée en utilisant un ensemble de données de test de plus de 29 000 dossiers patient. Le principal indicateur de succès était le score F1, qui aide à comprendre à quel point un modèle est performant dans ses prédictions.

La performance du modèle a été comparée à deux méthodes de référence : une estimation standard de trois jours pour tous les patients et une affectation aléatoire de dates de sortie. Le modèle prédictif a obtenu un score F1 nettement plus élevé, indiquant son efficacité.

#Performance Post-Déploiement

Après la mise en service du modèle, sa performance a été suivie. Bien qu'il ait continué à dépasser les méthodes précédentes pour estimer les dates de sortie, une légère baisse de précision a été observée au fil du temps. Cette diminution pourrait avoir été causée par la différence entre la manière dont les données ont été collectées et comment elles ont été utilisées en temps réel.

#Résultats Opérationnels

Comparer les données des patients de deux années différentes a révélé une baisse notable du nombre de jours d'hôpital excessifs après la mise en œuvre du modèle. Cette réduction suggère que des outils basés sur des données peuvent améliorer les opérations hospitalières en favorisant une planification efficace des sorties et en aidant les professionnels de santé à mieux gérer les ressources.

Le succès du modèle prédictif montre que la technologie avancée peut avoir un impact positif sur les soins de santé, permettant des soins aux patients plus efficaces et une meilleure gestion des ressources.

#Implications pour les Soins de Santé

La capacité à prédire avec précision quand un patient sera prêt à quitter l'hôpital permet une meilleure planification des services nécessaires après la sortie, comme la réhabilitation. Cette approche proactive aide à éviter des retards dans les sorties des patients, réduisant ainsi les hospitalisations inutiles.

Les familles profitent aussi des estimations de sortie précises, car cela leur permet de se préparer adéquatement pour la transition de leurs proches, que ce soit pour rentrer chez eux ou pour aller dans un autre établissement de soins. Cette communication améliorée favorise des transitions plus fluides et moins de stress pour tout le monde.

L'étude met en avant un modèle pratique d'apprentissage automatique pour prédire les dates de sortie, utilisant des données du monde réel pour améliorer les opérations hospitalières. Malgré certains défis, comme les changements de données au fil du temps, le modèle démontre son potentiel pour permettre un meilleur Flux de patients et des résultats de soins améliorés.

#Conclusion

En résumé, cette recherche met en avant le développement et l'intégration réussie d'un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les dates de sortie des patients dans un cadre hospitalier. En améliorant les prédictions, les hôpitaux peuvent accroître leur efficacité et la qualité des soins. Les efforts futurs devraient se concentrer sur le perfectionnement de ces modèles en incluant davantage de données et en s'intéressant à leur applicabilité à long terme dans divers environnements de soins de santé.