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L’intelligence artificielle réduira-t-elle le temps d'attente aux urgences?
Le Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM) teste actuellement un algorithme d’intelligence artificielle conçu pour aider les administrateurs à prévoir les effectifs nécessaires pour une salle d’urgence et à accélérer l’admission.
Utiliser l’intelligence artificielle pour réduire le temps d’attente dans les salles d’urgences des hôpitaux, comme souhaite le faire le CHUM, peut être une bonne idée, mais il faut y aller prudemment, préviennent des experts.
Le Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM) teste actuellement un algorithme d’intelligence artificielle conçu pour aider les administrateurs à prévoir les effectifs nécessaires pour une salle d’urgence et à accélérer l’admission de certains patients.
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Le centre hospitalier universitaire indique que le système d'intelligence artificielle (IA) utilisera les données des 20 dernières années pour prédire à quel moment ses salles d'urgence seront particulièrement occupées, permettant ainsi au réseau montréalais d'augmenter les effectifs certains jours et de programmer des chirurgies électives lorsque moins de patients sont attendus.
La Dre Élyse Berger-Pelletier, une urgentologue consultante qui participe au projet, rappelle qu’un patient attend en moyenne 18 heures entre le moment de son admission par un médecin et son transfert dans une autre unité.
Abhishek Gupta, fondateur de l’Institut d’éthique en intelligence artificielle de Montréal, rappelle que les algorithmes peuvent être utiles pour réduire les temps d’attente. Il met toutefois en garde les hôpitaux contre la tentation de perpétuer ainsi des préjugés et des biais.
«Par exemple, si l'historique des visites de patients doit être utilisé comme source de données, une analyse pour comprendre s'il existe des biais préexistants aidera à éviter de les intégrer au système», a-t-il expliqué jeudi dans un courriel. Il est important, a-t-il ajouté, que les patients sachent comment leurs données seront utilisées et stockées.
Les préjugés préoccupent également Fenwick McKelvey, professeur d'études en communication à l'Université Concordia, qui étudie les politiques publiques dans le secteur numérique.
«Nous savons qu'il y a du racisme systémique dans le système d'assurance-maladie du Québec», a-t-il déclaré en entrevue, ajoutant que le décès de Joyce Echaquan en 2020 avait attiré l'attention sur la discrimination dans le réseau.
Joyce Echaquan, une Atikamekw de 37 ans de Manawan, s'est filmée sur «Facebook Live» pendant qu'une infirmière et une préposée faisaient des commentaires désobligeants à son égard dans un hôpital de Joliette, peu de temps avant sa mort. Une coroner a conclu que Mme Echaquan n'avait pas reçu les soins dont elle avait besoin parce que les préjugés avaient contribué à un diagnostic erroné.
Des soins d'abord
La docteure Élyse Berger-Pelletier, une urgentologue qui travaille sur le projet d'intelligence artificielle, a déclaré qu'avec des patients qui attendent en moyenne 18 heures entre le moment où ils sont admis par un médecin et le moment où on leur trouve un lit dans une salle, il faut absolument travailler plus efficacement au Québec.
«Je suis un médecin d'urgence, je travaille à l'urgence à temps plein, je vois à quel point ça se détériore, dit-elle. Évidemment, on veut donner des soins de qualité puis on n'est pas toujours capables de le faire comme on le voudrait. Donc, de pouvoir travailler avec des outils qui nous facilitent la vie, pour moi c'est urgent.»
Un autre élément du système d'IA, qui est développé par une équipe de recherche interne, tiendra compte de facteurs tels que l'âge et les symptômes d'un patient, afin de déterminer la probabilité qu'il soit admis, ce qui permettrait aux médecins de demander un lit pour un patient avant que tous les tests soient complétés, explique la docteure Berger-Pelletier.
«C'est vraiment là qu'est la valeur pour le patient, parce qu'on ne veut pas qu'il attende et on sait que quand on reste sur une civière aux urgences, particulièrement pour les personnes âgées, ce n'est pas bon pour elles. On sait qu'il y a une augmentation de la mortalité et de la morbidité», a déclaré l'urgentologue.
Mme Berger-Pelletier s'attend à ce que le nouveau système soit officiellement lancé au cours de la prochaine année — certains éléments pourraient même être déployés dans six mois.
Par ailleurs, l'urgentologue soutient qu'elle prend au sérieux le risque de partialité dans le système. Mais comme l'outil d'IA sera utilisé pour gérer les niveaux de dotation en personnel et attribuer des lits, il y a moins de risques de préjudices que s'il était utilisé pour déterminer le type de soins que les patients doivent recevoir, explique-t-elle. «Il ne s'agit pas de traiter des patients: il s'agit de gérer un hôpital.»
Mme Berger Pelletier assure que l'algorithme sera régulièrement surveillé pour s'assurer qu'il fonctionne correctement — ce qui, selon M. Gupta, est nécessaire pour les systèmes d'IA.
Mais alors que l'utilisation potentielle de l'IA dans les soins de santé attire de plus en plus l'attention, le professeur McKelvey craint que la technologie ne soit qu'une solution de fortune pour régler des problèmes plus profonds dans le système de soins de santé canadien.
«Je salue certainement l'innovation dans la prestation, mais ça ne semble pas résoudre les problèmes structurels plus profonds qui minent le système d'assurance-maladie partout au Canada.»
Mais l'urgentologue Berger-Pelletier croit que les technologies comme l'intelligence artificielle deviendront de plus en plus importantes à mesure que la population québécoise vieillit. En particulier, elle voit l'opportunité pour la technologie d'aider à libérer les travailleurs de la santé des tâches de bureau afin qu'ils puissent se concentrer sur les soins aux patients.
«Si on veut soigner tout le monde de façon adéquate et de qualité, la seule façon d'y arriver, c'est d'avoir des technologies pour aider les humains, pour que l'humain reste dans le soin, dans le contact avec le patient.»