Des chercheurs de l'Université de Loughborough ont développé un outil d'intelligence artificielle (IA) qui identifie les principaux facteurs humains influençant les résultats des soins de maternité, soutenant ainsi les efforts en cours visant à améliorer la sécurité des mères et des bébés.
Développé par le professeur Georgina Cosma, spécialiste de l'IA et des données, et le professeur Patrick Waterson, expert en facteurs humains et systèmes complexes, l'outil analyse les rapports d'incidents de maternité pour mettre en évidence les facteurs humains clés – tels que la communication, le travail d'équipe et la prise de décision – qui peuvent avoir eu un impact sur les résultats des soins, fournir un aperçu des domaines qui pourraient bénéficier d’un soutien supplémentaire.
Lorsqu'un incident de maternité indésirable se produit en Angleterre, des rapports d'enquête détaillés sont produits pour identifier les opportunités d'apprentissage et d'amélioration de la sécurité.
Ces rapports fournissent des informations précieuses sur les aspects cliniques qui ont eu un impact sur les soins, tels que les conditions de santé, les procédures et les tests. Cependant, l’identification des facteurs humains impliqués est souvent plus difficile, car ils ont tendance à être complexes et nuancés.
Actuellement, les experts doivent effectuer des examens manuels pour extraire des informations sur les facteurs humains à partir des rapports d’incidents. Ce processus nécessite beaucoup de ressources, prend du temps et repose sur une interprétation et une expertise individuelles, ce qui peut conduire à des conclusions variables.
L'outil d'IA relève ces défis en identifiant et en catégorisant les facteurs humains dans les rapports de manière rapide et cohérente. Son approche standardisée lui permet d'analyser plusieurs rapports et d'identifier les facteurs récurrents, aidant ainsi à identifier les domaines qui bénéficieraient le plus d'un soutien supplémentaire.
Le modèle d'IA a été formé et testé sur les données de 188 rapports réels d'incidents de maternité. Il a réussi à identifier les facteurs humains dans chaque rapport et à les analyser collectivement, fournissant ainsi un aperçu des domaines dans lesquels un soutien supplémentaire pourrait améliorer les résultats.
L’IA a transformé notre analyse des rapports sur la sécurité de la maternité. Nous avons découvert des informations cruciales bien plus rapidement que les méthodes manuelles.
Cela nous a permis de rassembler une compréhension globale des domaines à améliorer dans les soins de maternité, et ces informations peuvent aider à identifier les moyens d'améliorer la sécurité des patients et d'améliorer les résultats pour les mères et les bébés.
Professeur Georgina Cosma
Aperçus des rapports
Le travail d'équipe et la communication sont apparus comme les facteurs humains les plus fréquemment identifiés dans tous les rapports analysés, soulignant l'importance d'une collaboration efficace et d'un échange d'informations clair entre les professionnels de santé et les patientes pour promouvoir la sécurité et la qualité des soins de maternité.
L'analyse a également souligné l'importance d'évaluations approfondies des patients – y compris des évaluations, des investigations et des dépistages – ainsi que l'impact des caractéristiques individuelles des patients, telles que les antécédents de naissance et des conditions telles que la pré-éclampsie, sur les résultats des soins.
L’outil d’IA a identifié des défis liés à l’utilisation de la technologie médicale et aux performances du personnel, indiquant qu’une formation et un soutien continus pourraient améliorer les résultats des soins. Il a également fourni un aperçu de la manière dont la COVID-19 a affecté les services de maternité, soulignant la nécessité d’adaptabilité dans les pratiques.
L'analyse a également indiqué que certains facteurs humains pourraient avoir un impact plus important sur les mères issues de groupes ethniques minoritaires. Cependant, en raison du nombre limité de rapports incluant des données sur l’appartenance ethnique, des recherches plus approfondies sont nécessaires pour parvenir à des conclusions définitives.
Prochaines étapes
Les chercheurs de Loughborough espèrent obtenir un financement pour affiner le modèle d'IA à l'aide d'un ensemble de données plus vaste et plus diversifié, car des tests élargis sont essentiels pour valider l'efficacité de l'outil et mieux comprendre les défis auxquels sont confrontées les mères issues de groupes ethniques minoritaires dans les soins de maternité.
« Nous cherchons à collaborer avec des hôpitaux, des organismes de santé et des organismes d'enquête pour affiner et appliquer davantage notre outil d'IA aux rapports. Ces partenariats nous aideront à extraire des renseignements vitaux pour prévenir les incidents indésirables et garantir la sécurité de toutes les mères et de tous les bébés », a déclaré Professeur Cosma.
« Nous espérons également adapter l'outil pour l'utiliser avec d'autres types de rapports, tels que les rapports d'incidents indésirables de la police, où la compréhension des facteurs humains impliqués peut aider à prévenir de futurs incidents et à améliorer les stratégies de réponse. »
L’importance de la recherche pour améliorer les soins de maternité
Le professeur Waterson a déclaré : « Notre travail ouvre de nouvelles possibilités pour comprendre l'interaction complexe entre les facteurs sociaux, techniques et organisationnels influençant la sécurité maternelle et les résultats en matière de santé de la population.
« La nécessité d'une telle recherche a été soulignée dans la revue Ockenden, qui a examiné les soins de maternité et visant à améliorer la sécurité et la qualité des soins dans les services de maternité.
« En adoptant une vision plus globale de la prestation des soins de santé maternelle, nous pouvons développer des interventions ciblées pour améliorer les résultats maternels pour toutes les mères et tous les bébés. »
Le Health Services Safety Investigations Body (HSSIB) enquête sur les problèmes de sécurité des patients dans toute l’Angleterre afin d’améliorer le NHS et les soins de santé indépendants au niveau national.
Interrogé sur la recherche, le Dr Jonathan Back, analyste en matière de sécurité au HSSIB, a déclaré qu'elle « pourrait aider les analystes travaillant dans le domaine de la santé et des soins à identifier les inégalités, en maximisant l'apprentissage en rassemblant les résultats de plusieurs enquêtes ».
Des informations sur l'outil d'IA et les résultats de l'analyse des 188 rapports ont été publiés dans un nouvel article de l'International Journal of Population Data Science.
