Améliorer la performance médico-économique des établissements hospitaliers avec l'analyse de données

La start up Kaduceo lance la 1ère solution no-code de machine learning 100% santé. Outil d’information décisionnel, il est un trait d’union entre les préoccupations cliniques et organisationnelles des acteurs hospitaliers. Son développement bénéficie des 7 années d’expérience en science des données de santé de Kaduceo.



Article transmis par l'équipe Kaduceo.



L'heure de la science des données a sonné


A travers l'analyse de données, Kaduceo contribue à améliorer la performance médico-économique des établissements hospitaliers, depuis 2014. En mars 2020, lorsque la pandémie Covid-19 démarre, Matthieu Ortala, fondateur de Kaduceo, Cédric Giorgi, Directeur adjoint et leur équipe de data scientists décident de mettre à profit leurs compétences pour aider les établissements à faire face à la crise. Des analyses descriptives et des modèles prédictifs sont développés et déployés rapidement sur une application web, libre d’accès, permettant aux hôpitaux d’anticiper les arrivées de patients Covid+ et de réorganiser leurs activités non-Covid.


Cette mobilisation confirme alors pour Kaduceo la nécessité de rendre les directions hospitalières et les praticiens autonomes et acteurs de leurs données pour les transformer en levier de performance. « L'hôpital fait face à un enjeu majeur : rompre avec un fonctionnement réactif pour mettre en place une organisation proactive et prédictive. Le machine learning appliqué aux données hospitalières peut apporter visibilité, connaissance et projection. Avec Kaduceo, nous contribuons à rendre accessible le potentiel du machine learning auprès de ceux qui n’en maîtrisent pas les codes », déclare Matthieu Ortala


Le "no-code" au service de l'IA décisionnelle


Le besoin d'anticipation est à tous les étages de l'hôpital, que ce soit pour les flux de patients, les durées d'hospitalisation, les risques d'abandon de parcours, les besoins en équipements et personnels... Seul le machine learning, appliqué aux données propres à l'établissement, permet d'obtenir de telles informations qualifiées. Face à ce constat, Kaduceo développe aujourd'hui la 1ère solution no-code de machine learning 100% santé.


Le no-code illustre la capacité d’une solution à supprimer la barrière de la programmation informatique pour être accessible à tous. Appliqué au machine learning, le no-code permet ainsi la construction simplifiée de modèles prédictifs. Concrètement, l'utilisateur peut construire, à partir d'un catalogue, des analyses et des scenarii exploratoires et prédictifs personnalisés. Grâce à une connexion au Système d'Information Hospitalier (SIH), la collecte des données est simplifiée tout autant que le déploiement des résultats vers les logiciels déjà utilisés au quotidien.


Exemples de cas d’usages :


· Calculer le risque de ré-hospitalisation pour améliorer la prise en charge

· Prédire l'affluence aux urgences pour anticiper les besoins en personnel

· Décrypter les parcours de soins pour ajuster les protocoles

· Analyser les séjours pour prédire le taux d'occupation des lits

· Constituer des cohortes pour accélérer les projets de recherche


« Notre solution no-code va au-delà d'une simplification technique. En réduisant significativement le temps nécessaire entre les hypothèses de départ et les résultats, nous favorisons les approches agiles et itératives pour les professionnels. No-code ne veut pas dire bricolage : notre solution propose des algorithmes interprétables et explicables, pour que les hospitaliers prennent de meilleures décisions au quotidien, en toute confiance », souligne Cédric Giorgi.


Redonner du sens à la saisie de données


Très souvent, les données sont le facteur déterminant de la qualité des prédictions. En rendant plus accessible l'utilisation des données, Kaduceo participe à redonner du sens à leur saisie et à améliorer leur qualité et quantité. C'est une boucle vertueuse qui se met en place : des données de qualité fournissent de meilleures prédictions et un usage quotidien des prédictions incite à une saisie de meilleure qualité. « La saisie d’information est souvent vécue comme une contrainte administrative sans bénéfice perçu par le clinicien. Avec un outil comme le propose Kaduceo, nous pouvons espérer un retour sur l’information nécessaire à nos attentes de professionnels de santé. En contrepartie du temps passé à remplir les logiciels de données nous pourrons améliorer nos pratiques et l’accueil de nos patients », témoigne Dr Jean-Marc BEREDER, Responsable des Projets IA en santé et Chirurgien oncologue au CHU de Nice.




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