Si l’on compare un hôtel avec un hôpital, on peut y voir quelques parallèles. Les clients et les patients passent souvent plusieurs jours à l’hôtel ou à l’hôpital, les deux établissements dépendent d’un service de restauration entièrement équipé et il faut une équipe bien organisée pour fournir un service 24 heures sur 24 et un bon soutien. Cependant, une grande différence saute aux yeux – la possibilité d’avoir une meilleure planification des lits à l’hôpital par rapport à un hôtel. Les informations considérées comme normales pour un hôtel (jour d’arrivée et de départ du visiteur) ne sont pas toujours connues pour un hôpital.
Traditionnellement, ce problème est contré dans les hôpitaux en pré-codifiant le cas. Il en résulte un DRG provisoire dont la durée moyenne de séjour sert de pronostic. Cette méthode permet d’obtenir des solutions acceptables, mais elle n’utilise pas toutes les connaissances disponibles car après tout le DRG est un système de taux forfaitaire. En outre, les chiffres du catalogue des forfaits par cas font l’objet d’une erreur systématique car ils se réfèrent à des cas « normaux » déjà codés. eonum SA a donc développé un algorithme basé sur les données et qui utilise l’intelligence artificielle pour donner des pronostics plus précis.
Nous avons intégré ce pronostic de la durée de séjour dans notre logiciel Casematch. La fonction attend l’entrée de données qui sont connues juste après l’admission. Cela comprend des données démographiques (l’âge ou le sexe), des diagnostics avec POA-flag (present on admission) ou des interventions planifiées (CHOP). Notre algorithme est donc basé sur des données individuelles et non sur le catalogue des forfaits par cas comme c’est traditionnellement le cas. Il en résulte des valeurs plus précises. Grâce à la saisie de données et grâce aux connaissances tirées de la base de données d’eonum, on obtient la durée de séjour prévu. Notre approche montre des résultats nettement plus précis que la méthode conventionnelle avec des DRG provisoires.
eonum SA voit en cette application un grand potentiel. Un hôpital peut mieux planifier ses interventions. Cela signifie, par exemple, que des séjours de week-end coûteux peuvent être évités, qu’une meilleure planification des lits et des affectations peut être effectuée et, en fin de compte, que les coûts peuvent être amoindris. Les clients de Casematch peuvent utiliser l’application sans avoir à investir dans une installation supplémentaire. Si vous n’utilisez pas encore Casematch, vous pouvez tester le logiciel gratuitement.
L’outil est conçu pour le codage d’accompagnement de cas. La durée du séjour du patient à l’hôpital fait l’objet d’une évaluation continue au cours de son séjour.
Un exemple
- Masculin
- 58 ans
- Diagnostic principal : M16.1 (Autres coxarthroses primaires)
- Diagnostic secondaire : aucun
- Procédures : 81.51.11 (Première implantation d’endoprothèse totale de hanche)
- Il en résulte le DRG : I46C (Implantation, remplacement ou révision d’une endoprothèse de hanche)
Le DRG I46C a une durée moyenne de séjour de 7.3 jours. Le pronostic de la durée de séjour de Casematch donne une valeur de 4.5 jours. Comment cet écart se produit-il ?
- L’âge moyen du DRG I14C est de 72 ans. Dans notre exemple, le patient est beaucoup plus jeune, ce qui fait une grande différence dans cette tranche d’âge.
- En moyenne, les cas avec un tel DRG ont entre 3 et 4 diagnostics secondaires. Pour notre exemple, nous supposons un homme en bonne santé sans souffrances chroniques. Cela augmente les chances qu’aucune complication ne se produise.
- En moyenne, les hommes restent légèrement moins longtemps à l’hôpital que les femmes après l’implantation d’une prothèse de hanche.
D’autres applications de l’algorithme pour le Case Management sont prévues et en cours d’élaboration : Pronostic du DRG final / modifications possibles du DRG, pronostic de complications possibles et évaluation du risque de réadmission.
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