Plusieurs situations peuvent bénéficier d’une solution d’intelligence artificielle. Il faut donc prioriser les besoins qui nous conduiront à la production d’un prototype. La priorisation doit permettre de répondre aux orientations ministérielles nommées dans le Plan pour mettre en œuvre les changements nécessaires en santé et présenter un potentiel de mise à l’échelle au niveau national. Nous élaborons les prototypes en collaboration avec des partenaires pionniers qui sont prêts à participer à leur construction comme experts du processus, et ainsi tester et contribuer à leur adaptation dans un milieu réel. Par la suite, nous les adapterons à d’autres milieux ou à d’autres établissements afin de pouvoir maximiser l’utilisation de la solution produite.

L’objectif ultime sera d’assurer la transférabilité des solutions dans le réseau de la santé et des services sociaux (RSSS). Nous sommes en discussion avec nos partenaires et le MSSS afin de trouver le meilleur mode de transfert et de diffusion.

Pour chaque solution, nous indiquerons le partenaire qui collabore à l’élaboration du prototype et les partenaires pionniers qui collaborent à l’adaptation à d’autres milieux.

Plusieurs situations peuvent bénéficier d’une solution d’intelligence artificielle. Il faut donc prioriser les besoins qui nous conduiront à la production d’un prototype. La priorisation doit permettre de répondre aux orientations ministérielles nommées dans le Plan pour mettre en œuvre les changements nécessaires en santé et présenter un potentiel de mise à l’échelle au niveau national. Nous élaborons les prototypes en collaboration avec des partenaires pionniers qui sont prêts à participer à leur construction comme experts du processus, et ainsi tester et contribuer à leur adaptation dans un milieu réel. Par la suite, nous les adapterons à d’autres milieux ou à d’autres établissements afin de pouvoir maximiser l’utilisation de la solution produite.

L’objectif ultime sera d’assurer la transférabilité des solutions dans le réseau de la santé et des services sociaux (RSSS). Nous sommes en discussion avec nos partenaires et le MSSS afin de trouver le meilleur mode de transfert et de diffusion.

Pour chaque solution, nous indiquerons le partenaire qui collabore à l’élaboration du prototype et les partenaires pionniers qui collaborent à l’adaptation à d’autres milieux.

Solutions en développement

Optimisation de la planification des horaires en physiologie respiratoire

Prototype réalisé avec l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec – Université Laval

Partenaires pionniers pour l’adaptation à d’autres milieux – À venir

Objectifs

  • Optimiser les plages horaires disponibles afin de maximiser l’utilisation des plateaux techniques en fonction du personnel disponible
  • Réduire le temps administratif dédié à la confection d’horaires

Contributions de l’IA​

  • Projection des besoins pour les différents types d’examen​
  • Optimisation et automatisation de la répartition des ressources humaines selon leur expertise

Création de valeur espérée​

  • Permettre une utilisation proactive des ressources humaines disponibles selon leur expertise
  • Diminuer le temps administratif nécessaire à la préparation et à l’ajustement des horaires
  • Augmenter l’accès aux tests en physiologie respiratoire avec une utilisation optimale des plages d’examen
  • Permettre un diagnostic et un traitement plus rapide, le cas échéant
  • Réduire le stress vécu par la patientèle en attente d’un examen et améliorer leur satisfaction globale envers le système de santé
  • Réutiliser le temps administratif vers les services à la patientèle

Autogestion des horaires des infirmières et infirmières auxiliaires  Volet temps supplémentaire

Prototype réalisé avec l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec – Université Laval

Partenaires pionniers pour l’adaptation à d’autres milieux – À venir

Objectifs

  • Réduire le temps administratif dédié à l’octroi des quarts en temps supplémentaire
  • Planifier les horaires de travail en réconciliant les besoins organisationnels et individuels

Contributions de l’IA

  • Optimisation et automatisation de la confection des horaires au niveau de la couverture des besoins, l’équité et des préférences individuelles.

Création de valeur souhaitée

  • Améliorer la satisfaction des membres du personnel
  • Améliorer la rétention du personnel
  • Réduire le temps supplémentaire obligatoire (TSO)​
  • Réduire l’effort de confection des horaires et d’attribution des quarts
  • Améliorer la qualité des soins en ayant des équipes bien planifiées et équilibrées
  • Favoriser un environnement de travail plus efficace et moins stressant

 Planification des effectifs pour les infirmières praticiennes spécialisées (IPS) sur un horizon de 3 ans

Prototype réalisé avec le ministère de la Santé et des Services sociaux

Partenaires pionniers pour l’adaptation à d’autres milieux – À venir

Objectif​

Planifier le déploiement à l’échelle provinciale des IPS selon leur domaine de spécialisation, réparties par établissement, et ce, sur une période de 3 ans en prenant en considération certains besoins de la population.

Contributions de l’IA

  • Projection des besoins de la population​
  • Optimisation et automatisation de la répartition des IPS​
  • Projection des besoins des besoins de main d’œuvre IPS

Création de valeur souhaitée​

  • Optimiser le déploiement des IPS en fonction de leurs compétences spécialisées et des besoins spécifiques de chaque établissement de santé
  • Contribuer à une meilleure adéquation entre l’offre de soins de santé et les exigences spécifiques de la population
  • Anticiper et répondre aux changements dans la demande de soins de santé
  • Réduire les coûts opérationnels avec une planification plus précise et plus efficace
  • Permettre une adaptation continue en fonction de l’évolution des besoins de la population, des nouvelles spécialités émergentes, ou d’autres changements dans le domaine de la santé

Solutions réalisées

Automatisation de la matrice de gestion des lits (Intelligence d’affaires)

Prototype réalisé avec l’Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec – Université Laval

Objectifs

  • Remplacer la saisie manuelle des données par des processus automatisés
  • Automatiser la matrice Excel de gestion des lits dans un tableau de bord Power BI

Création de valeur réalisée

  • Diminuer la quantité d’informations recueillies par fax et par appels téléphoniques
  • Diminuer le temps administratif consacré à la préparation de matrice
  • Faciliter la planification et la coordination des activités de la journée par les gestionnaires
  • Faciliter la reddition de compte sur l’occupations des lits
  • Améliorer la prise de décisions en valorisant la donnée

Défis et solutions appliquées

  • Défi : composer avec la norme HL7, une norme permissive dont la mise en œuvre peut grandement varier d’un contexte à un autre.
  • Solution : échantillonner, décortiquer et analyser une diversité de messages pour assurer une pleine compréhension du ce qui est reçu.
  • Comparer l’information reconstituée à partir des messages HL7 avec l’information présente dans les systèmes sources pour valider la concordance des messages reçus.