La propagation de Covid-19 étend les systèmes opérationnels dans les soins de santé et au-delà. La raison est à la fois simple: notre économie et nos systèmes de soins de santé sont conçus pour gérer la demande linéaire et incrémentielle, tandis que le virus croît à un rythme exponentiel. Notre système de santé national ne peut pas faire face à ce type de demande explosive sans l'adoption rapide et à grande échelle de modèles opérationnels numériques. Alors que nous nous efforçons de freiner la propagation du virus, nous pouvons optimiser nos mécanismes de réponse, en numérisant autant d'étapes que possible. Voici comment certains hôpitaux utilisent l’intelligence artificielle pour gérer l’afflux de patients.

Personnel HBR

Comment les hôpitaux utilisent l'IA pour combattre Covid-19

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Le lundi 9 mars, afin de répondre à la demande croissante des patients à Boston, Partners HealthCare a mis en ligne une hotline pour les patients, les cliniciens et toute autre personne ayant des questions et des préoccupations concernant Covid-19. Les objectifs sont d'identifier et de rassurer les personnes qui n'ont pas besoin de soins supplémentaires (la grande majorité des appelants), de diriger les personnes présentant des symptômes moins graves vers des informations pertinentes et des options de soins virtuels, et de diriger le plus petit nombre de personnes à haut risque et plus -des patients aux soins les plus appropriés, y compris les sites de dépistage, les cliniques de maladies respiratoires nouvellement créées ou, dans certains cas, les services d'urgence. Alors que la hotline était dépassée, le temps d'attente moyen a culminé à 30 minutes. De nombreux appelants ont abandonné avant de pouvoir parler avec l'équipe d'experts d'infirmières qui s'occupent de la hotline. Nous manquions des occasions de faciliter le triage préhospitalier pour amener le patient au bon milieu de soins au bon moment.

L'équipe Partners, dirigée par Lee Schwamm, Haipeng (Mark) Zhang et Adam Landman, a commencé à envisager des options technologiques pour répondre au besoin croissant d'auto-triage des patients, y compris des systèmes de réponse vocale interactifs et des chatbots. Nous avons établi un lien avec le système de santé Providence St. Joseph à Seattle, qui a servi certains des premiers patients Covid-19 du pays au début du mois de mars. En collaboration avec Microsoft, Providence a construit un outil de dépistage et de triage en ligne qui pourrait rapidement faire la différence entre ceux qui pourraient vraiment être malades avec Covid-19 et ceux qui semblent souffrir de maladies moins menaçantes. Au cours de sa première semaine, l'outil Providence a servi plus de 40 000 patients, prodiguant des soins à une échelle sans précédent.

Lectures complémentaires

Notre équipe a vu le potentiel de ce type de solution basée sur l'IA et a travaillé pour mettre un outil similaire à la disposition de notre population de patients. Le screener Partners Covid-19 fournit une interface de discussion simple et directe, présentant aux patients une série de questions basées sur le contenu des Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis et des experts Partners HealthCare. De cette façon, il peut également dépister un nombre énorme de personnes et faire rapidement la différence entre ceux qui pourraient vraiment être malades avec Covid-19 et ceux qui sont susceptibles de souffrir de maladies moins menaçantes. Nous prévoyons que ce bot AI réduira les volumes élevés de trafic de patients vers la hotline, et étendra et stratifiera les soins du système d'une manière qui aurait été inimaginable jusqu'à récemment. Le développement est en cours pour faciliter le triage des patients présentant des symptômes vers le cadre de soins le plus approprié, y compris les soins d'urgence virtuels, les fournisseurs de soins primaires, les cliniques de maladies respiratoires ou les services d'urgence. Plus important encore, le chatbot peut également servir de méthode de diffusion quasi instantanée pour soutenir nos fournisseurs largement distribués, car nous avons vu la nécessité de mises à jour fréquentes de l'algorithme de triage clinique en fonction d'un paysage en évolution rapide.

De même, au Brigham and Women's Hospital et au Massachusetts General Hospital, les médecins chercheurs explorent l'utilisation potentielle de robots intelligents développés à Boston Dynamics et au MIT pour se déployer dans les cliniques d'urgence de Covid et les services d'hospitalisation pour effectuer des tâches (obtenir des signes vitaux ou administrer des médicaments) autrement, cela nécessiterait un contact humain afin d'atténuer la transmission des maladies.

Les initiatives d’IA sont déjà en train d’émerger

Plusieurs gouvernements et systèmes hospitaliers du monde entier ont utilisé des capteurs alimentés par l'IA pour prendre en charge le triage de manière sophistiquée. La société de technologie chinoise Baidu a développé un système de capteur infrarouge sans contact pour distinguer rapidement les personnes ayant de la fièvre, même dans la foule. La gare de Qinghe à Pékin est équipée de ce système pour identifier les personnes potentiellement contagieuses, remplaçant ainsi un processus de sélection manuel lourd. De même, l'Hôpital général de Tampa en Floride a déployé un système d'IA en collaboration avec Care.ai à ses entrées pour intercepter les patients présentant des symptômes potentiels de Covid-19 lors de visites. Grâce à des caméras placées aux entrées, la technologie effectue un balayage thermique du visage et détecte d'autres symptômes, notamment la sueur et la décoloration, pour éloigner les visiteurs fébriles.

Au-delà du dépistage, l'IA est utilisée pour surveiller les symptômes de Covid-19, fournir une aide à la décision pour les tomodensitogrammes et automatiser les opérations hospitalières. Pendant ce temps, l'hôpital Zhongnan en Chine utilise un interprète de tomodensitométrie piloté par l'IA qui identifie Covid-19 lorsque les radiologues ne sont pas disponibles. L'hôpital chinois de Wuhan Wuchang a créé un hôpital de campagne intelligent doté en grande partie de robots. Les signes vitaux des patients ont été surveillés à l'aide de thermomètres connectés et d'appareils en forme de bracelet. Des robots intelligents ont fourni des médicaments et de la nourriture aux patients, réduisant l'exposition des médecins au virus et allégeant la charge de travail des travailleurs de la santé qui sont épuisés. Et en Corée du Sud, le gouvernement a publié une application permettant aux utilisateurs de déclarer eux-mêmes les symptômes, les alertant s'ils quittent une « zone de quarantaine » afin de limiter l'impact des « super-épandeurs » qui, autrement, infecteraient de grandes populations.

Transformation numérique maintenant

La propagation de Covid-19 étend les systèmes opérationnels dans les soins de santé et au-delà. Nous avons constaté une pénurie de tout, des masques et des gants aux ventilateurs, de la capacité des salles d'urgence aux lits de soins intensifs en passant par la vitesse et la fiabilité de la connectivité Internet. La raison est à la fois simple et terrifiante: notre économie et nos systèmes de soins de santé sont conçus pour gérer la demande linéaire et incrémentielle, tandis que le virus se développe à un rythme exponentiel. Notre système national de santé ne peut répondre à ce type de demande explosive sans l'adoption rapide et à grande échelle de modèles opérationnels numériques.

Pendant que nous nous efforçons de freiner la propagation du virus, nous pouvons optimiser nos mécanismes de réponse, en numérisant autant d'étapes que possible. En effet, les processus traditionnels – ceux qui dépendent des personnes pour fonctionner dans le chemin critique du traitement du signal – sont limités par la vitesse à laquelle nous pouvons former, organiser et déployer du travail humain. De plus, les processus traditionnels produisent des rendements décroissants à mesure qu'ils évoluent. D'un autre côté, les systèmes numériques peuvent être mis à l'échelle sans de telles contraintes, à des taux pratiquement infinis. Les seuls goulots d'étranglement théoriques sont la puissance de calcul et la capacité de stockage – et nous avons beaucoup des deux. Les systèmes numériques peuvent suivre une croissance exponentielle.

Il est important de noter que l'IA pour les soins de santé doit être équilibrée par le niveau approprié d'expertise clinique humaine pour la prise de décision finale afin de garantir que nous fournissons des soins de haute qualité et sûrs. Dans de nombreux cas, le raisonnement clinique humain et la prise de décision ne peuvent pas être facilement remplacés par l'IA, mais l'IA est plutôt une aide à la décision qui aide l'homme à améliorer l'efficacité et l'efficience.

La transformation numérique dans les soins de santé a pris du retard sur d'autres secteurs. Notre réponse à Covid aujourd'hui a accéléré l'adoption et la mise à l'échelle des outils virtuels et d'IA. Des bots AI déployés par Providence and Partners HealthCare au Smart Field Hospital de Wuhan, une transformation numérique rapide est utilisée pour lutter contre la menace Covid, qui croît de façon exponentielle. Nous espérons et prévoyons qu'après l'installation de Covid-19, nous aurons transformé la façon dont nous dispensons les soins de santé à l'avenir.