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    BuzzWebzine » Santé & Bien-être » Quand l’IA améliore la satisfaction des patients hospitalisés

    Quand l’IA améliore la satisfaction des patients hospitalisés

    Nick OlaizolaPar Nick Olaizola25 décembre 20223 MinutesAucun commentaireMis à jour le3 novembre 2023
    Partager Facebook Twitter LinkedIn WhatsApp

    Si les hôpitaux ont pour ambition d’améliorer l’état de santé des patients, la HAS souhaite également améliorer leur expérience grâce à l’intelligence artificielle (IA).

    Intelligence artificielle (IA) contribue à améliorer la satisfaction des patients hospitalisés

    En 2016, la Haute Autorité de Santé (HAS) a mis en place l’e-Satis. Il s’agit d’un questionnaire facultatif à destination des patients qui viennent de sortir d’un hôpital ou d’une clinique. Environ quinze jours après leur sortie de l’établissement, ces personnes reçoivent un lien menant à une série de 63 questions. À la fin, les participants peuvent laisser un commentaire (verbatim). Dernièrement, la HAS a décidé d’analyser ces verbatims grâce à une IA afin de valoriser la contribution de nombreux patients.

    Dans cet article :

    • Une première analyse qualitative des verbatims
    • Une analyse qualitative grâce à l’intelligence artificielle (IA)

    Une première analyse qualitative des verbatims

    La HAS a réalisé une analyse exploratoire des verbatims, en 2021-2022, grâce à une intelligence artificielle (IA). Il s’agit de la première au niveau national. Elle a principalement aidé dans l’identification des thématiques qui préoccupent le plus souvent les patients. Un rapport national concernant les résultats a été publié en octobre 2022.

    Les travaux ont traité un volume impressionnant de commentaires (au nombre de 2.457.823). Ce qui est normal puisque les responsables ont rassemblé les verbatims qu’ont émis les patients entre 2016 et 2020. Plus précisément, les données proviennent des enquêtes e-Satis Chirurgie Ambulatoire et e-Satis +48h Médecine Chirurgie Obstétrique.

    Une IA qui visualise un organe

    Pour cette analyse, les données sont d’abord passées par un traitement automatique des langues (TAL), puis une analyse textuelle. La première étape a permis de déterminer les principaux thèmes qu’abordent les patients. La suivante a pour but de définir et traiter finement les thèmes détectés par le TAL.

    Les résultats montrent que les personnes hospitalisées se préoccupent essentiellement de la qualité des relations humaines. Ensuite, les trois autres thèmes qui reviennent le plus sont :

    –       Un parcours de prise en charge fluide, coordonné et rassurant ;

    –       Un professionnalisme reflété dans la qualité des informations communiquée et du contact humain ;

    –       Une qualité hôtelière plus personnalisée et en meilleure adéquation avec les besoins du patient.

    VOIR AUSSI : Intelligence artificielle : et si l’IA aidait les enseignants dans les écoles ?

    Une analyse qualitative grâce à l’intelligence artificielle (IA)

    Le questionnaire e-Satis a pour but d’offrir une meilleure expérience en établissement de santé. Concrètement, l’e-Satis sert à évaluer l’expérience des patients durant les différentes étapes. Outre les parcours de soins, ces dernières concernent aussi l’accueil, l’écoute et la prise en charge de la douleur, le confort de la chambre, les menus proposés et l’organisation de la sortie.

    Jusqu’ici, ces données ont fait l’objet d’une analyse quantitative, chaque année. De fait, les travaux ne concernent que les réponses aux questions fermées. En d’autres termes, les verbatims n’étaient pas traités.

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    Avec cette récente étude, on se rend compte de l’importance de l’expérience hospitalière pour les patients. Par ailleurs, cette analyse qualitative démontre pareillement l’intérêt des commentaires dans l’identification des améliorations prioritaires.

    Par conséquent, la HAS compte poursuivre le traitement des avis que partagent les patients. Pour ce faire, elle a déjà commencé le développement d’un outil permettant un traitement approfondi des verbatims. Cet outil devrait être mis à la disposition des établissements de santé à l’horizon 2024.

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