Présentation
Notre solution Lumio Medical vise à prévenir les accidents médicamenteux à l’hôpital. Nous développons une solution d’intelligence artificielle permettant d’assister les professionnels de santé hospitaliers dans la prévention des accidents médicamenteux. Notre solution optimise le travail d’analyse pharmaceutique en détectant automatiquement les erreurs de prescriptions.
Elle sécurise la prise en charge médicamenteuse des patients, en facilitant et optimisant le travail d’analyse pharmaceutique grâce à la détection d’erreurs de prescriptions. Elle permet d’analyser 100% des prescriptions risquées. Les bénéfices sont multiples : diminution des accidents médicamenteux pour les patients, gain d’efficience et de sécurisation pour les prescripteurs et pharmaciens, diminution des sinistres pour les assureurs, et réduction des complications à traiter et donc de la durée moyenne de séjour DMS pour la direction de l’établissement.
Quel problème cherchez-vous à résoudre ?
Notre solution sécurise la prise en charge médicamenteuse des patients, en facilitant et optimisant le travail d’analyse pharmaceutique grâce à la détection d’erreurs de prescriptions. Elle permet d’analyser 100% des prescriptions risquées. Les bénéfices sont multiples : diminution des accidents médicamenteux pour les patients, gain d’efficience et de sécurisation pour les prescripteurs et pharmaciens, diminution des sinistres pour les assureurs, et réduction des complications à traiter et donc de la durée moyenne de séjour DMS pour la direction de l’établissement.
Quelle solution apportez-vous ?
Améliorer la sécurité des patients par la prévention des accidents médicamenteux est l’une des priorités du système de santé actuel, du fait de conséquences humaines, organisationnelles, et financières. Il a été estimé que près de 1% des prescriptions faites contenaient une erreur potentiellement fatale pour le patient. Ce sont donc près de 30.000 personnes qui décèdent de suite à ces accidents chaque année en France. Ce coût humain se double d’un coût financier de 3 à 9 Mds € pour le système de santé. Afin d’éviter de telles erreurs (erreur de dosage, d’interactions entre médicaments etc.), les pharmaciens hospitaliers sont dans l’obligation légale théorique de réaliser une analyse de ces prescriptions (“analyse pharmaceutique”). Or, la quantité de données à croiser est telle que cette analyse prend 15min en moyenne par patient, ce qui rend en pratique impossible l’analyse de 100% des prescriptions que doit analyser un pharmacien dans un établissement français. Dans les faits, ce sont donc seules 20 à 30% des prescriptions qui sont effectivement revues puis corrigées.
Nous utilisons des algorithmes de deep learning à la pointe, entraînés sur des millions de données patients pour répondre aux challenges de qualité, d’exhaustivité, d’instantanéité et d’adaptabilité de l’analyse. Un gain d’efficience par 3 a déjà pu être mesuré à l’Hôpital Saint-Joseph lors d’une première phase de test. Nos outils sont privacy-by-design, car nos algorithmes sont dits « d’apprentissage distribué » (federated learning), et permettent notamment de déployer des algorithmes d’intelligence artificielle sans avoir à centraliser les données des établissements. Chaque hôpital est donc souverain de ses données et a une garantie de confidentialité et de sécurité de très haut niveau.