Ce qui est couvert dans cet article :
Qu'est-ce que l'IA basée sur des règles ?
Comment l'IA basée sur des règles améliore la qualité des soins dans les organisations
Les "alertes intelligentes" du MEG, alimentées par l'IA
Exemples de flux de travail Smart Alert utilisés par les clients
Avantages des alertes intelligentes
Qu'est-ce que l'IA basée sur des règles ?
L'IA basée sur des règles est un type d'intelligence artificielle qui fonctionne sur la base de règles et de conditions préétablies ; elle est conçue pour traiter de grandes quantités de données, identifier des modèles et prendre des décisions sur la base de règles et d'une logique prédéfinies. Contrairement à l'apprentissage automatique, l'IA basée sur des règles est utilisée lorsque la cohérence et la précision sont essentielles.
Comparée à d'autres types d'IA, tels que l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux, l'IA basée sur des règles est moins flexible mais plus fiable dans certains domaines bien définis. Elle suit un ensemble de règles prédéfinies et ne nécessite pas de données de formation. Bien qu'elle ne puisse pas s'adapter à de nouvelles situations, l'IA basée sur des règles peut être utile pour automatiser les tâches routinières et réduire les erreurs.
Comment l'IA basée sur des règles améliore la qualité des soins dans les organisations
Automatiser les tâches de routine
En automatisant les tâches de routine telles que la saisie et l'analyse des données, l'IA basée sur des règles peut contribuer à réduire les erreurs humaines et à améliorer la précision et la cohérence des processus, tout en libérant du temps et des ressources pour des tâches plus critiques. En outre, les prestataires de soins de santé peuvent utiliser l'IA basée sur des règles pour identifier les tendances et les modèles dans les données, comme le dépassement des niveaux de tolérance au risque, ce qui permet aux organisations de prendre des décisions plus éclairées sur les interventions et les initiatives d'amélioration de la qualité.
Améliorer la précision et la cohérence
L'IA basée sur des règles peut améliorer l'assurance des processus liés à la qualité en appliquant un ensemble prédéterminé de règles à chaque tâche, éliminant ainsi le risque d'erreur humaine. En outre, elle peut garantir que chaque tâche est effectuée selon les mêmes critères et normes, réduisant ainsi la variabilité et augmentant la qualité globale. Cette normalisation peut en fin de compte conduire à des soins de meilleure qualité et à de meilleurs résultats pour les patients.
Améliorer la prise de décision
En traitant de grandes quantités de données et en appliquant des règles et une logique prédéfinies, l'IA basée sur des règles peut fournir des alertes précoces et des informations précieuses sur les domaines dans lesquels les prestataires de soins de santé peuvent s'améliorer. Cela peut aider à identifier les risques ou les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent, ce qui permet une intervention précoce et une prise de décision proactive.
Réduire les erreurs et les risques
La technologie peut également contribuer à réduire le risque d'erreur humaine et à améliorer la sécurité et la qualité des soins prodigués aux patients, en automatisant les tâches de routine et en appliquant des règles et une logique cohérentes.
Vous trouverez ci-dessous des exemples de cas d'utilisation de l'IA au sein du MEG...
Les "alertes intelligentes" du MEG, alimentées par l'IA
La fonction d'IA basée sur des règles la plus populaire et la plus efficace de MEG s'appelle "Smart Alerts" (alertes intelligentes). Les alertes intelligentes aident les organismes de santé à identifier les risques ou les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent, ce qui permet une intervention précoce et une prise de décision proactive.
Aperçu de la technologie
MEG", les "alertes intelligentes" traitent simultanément les données et appliquent des règles et des arbres décisionnels prédéfinis pour identifier automatiquement les scénarios à haut risque potentiels (en fonction de seuils convenus) et déclencher des alertes afin d'initier des actions en temps réel.
Plus précisément, ces règles et arbres de décision déclenchent automatiquement une alerte lorsque certains critères d'un formulaire sont remplis (par exemple, un événement se produisant "X" fois dans un laps de temps "Y"), ce qui permet au système de prendre des décisions éclairées sur la base des meilleures pratiques établies.
Exemples de flux de travail Smart Alert utilisés par les clients
Aide à la décision en matière d'escalade des risques
Erreurs de médication:
Exemple : Dans un formulaire de rapport d'incident, si la catégorie = Médecine est choisie 10 fois en l'espace de 3 semaines, une alerte est envoyée à un ou plusieurs destinataires spécifiques.
Alerte aux chutes
Exemple : Dans un formulaire de rapport d'incident, si "Catégorie = Chute" est sélectionné "3 fois" en l'espace d'une semaine, une alerte est envoyée à un (des) destinataire(s) spécifique(s).
Suivi du retour d'information des patients
Exemple : Si "5 formulaires d'évaluation des patients" sont soumis avec une "mauvaise note" dans une période de 24 heures, une alerte est envoyée à un ou plusieurs destinataire(s) spécifique(s).
Flux de travail de l'assurance qualité
Exemple : Si le "pourcentage de conformité" pour un audit spécifique est "inférieur" à un seuil de "60 %" sur une "période de 30 jours", une alerte est envoyée à l'équipe chargée de l'assurance qualité.
En résumé, l'IA basée sur des règles offre plusieurs avantages aux prestataires de soins de santé, notamment l'automatisation des tâches de routine, l'amélioration de la précision et de la cohérence, l'amélioration de la prise de décision et la réduction des erreurs et des risques. En tirant parti de la puissance de l'IA basée sur des règles, les organismes de santé peuvent améliorer les soins aux patients et fonctionner de manière plus efficace et efficiente.
Avantages des alertes intelligentes
Les alertes intelligentes de l'IA du MEG, basées sur des règles, sont en ligne et prêtes à être utilisées dès maintenant...
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