La pénurie de talents et l’épuisement professionnel sont des problèmes courants dans le secteur de la santé. Les établissements de santé et les hôpitaux ont du mal à optimiser leur personnel médical tout en maintenant des coûts de fonctionnement et d’administration raisonnables. De plus, la charge mentale des cliniciens pour prendre des décisions cliniques précises basées sur les données des patients constitue le problème le plus difficile, tant sur le plan du personnel que sur le plan commercial. La plateforme Etiometry est conçue pour résoudre les défis réels des équipes de soins en fournissant une vue globale des données des patients au chevet ou à distance et en permettant au personnel clinique doté d’une approche basée sur les données de communiquer en toute confiance ses besoins dans les unités de haute acuité.
De plus, la plateforme permet une reconnaissance précoce de la détérioration et de l’amélioration des patients afin de permettre aux équipes cliniques d’optimiser le parcours du patient tout au long du continuum de soins, ce qui peut réduire la durée de séjour (DS) et aider à faire face au débordement dans les unités de soins intensifs.
La plateforme complète basée sur l’IA est utilisée dans plus de 100 unités de soins intensifs dans le monde et a démontré des résultats cliniques, tels qu’une diminution de la durée du séjour à l’hôpital, une diminution des réadmissions en unité de soins intensifs et une réduction du temps passé sous ventilation mécanique et d’autres traitements invasifs, tels que le soutien vasoactif. Les résultats ont non seulement un impact sur la qualité des soins aux patients, mais réduisent également l’épuisement professionnel du personnel médical.
Les algorithmes d’IA avancés qui alimentent la plateforme Etiometry fournissent des signes avant-coureurs de détérioration clinique pour inciter les équipes soignantes à intensifier et à désamorcer les soins. Ces indices de risque peuvent interagir avec la capacité d’automatisation du parcours clinique de la plateforme, qui automatise essentiellement les flux de travail ou les protocoles spécifiques de l’hôpital.
Garder le chaos hors des unités de soins intensifs
« L’unité de soins intensifs constitue l’environnement de soins de santé le plus complexe, le plus coûteux et le plus imprévisible, nécessitant une prise de décision rapide, utilisant souvent des instantanés d’informations », déclare Shane Cooke, président et chef de la direction d’Etiometry. Les technologies d’Etiometry et son équipe sont animées par la passion d’améliorer la vie des patients et de leurs soignants. La vision de Shane favorise une culture dans laquelle les clients sont des partenaires de l’entreprise. Et travailler en étroite collaboration pour comprendre leurs situations cliniques spécifiques permet d’identifier des moyens d’améliorer leurs flux de travail cliniques et opérationnels. Il permet d’optimiser la communication de l’équipe soignante.
Depuis une décennie, la plateforme de pointe d’Etiometry a changé la donne dans l’industrie. La plateforme a obtenu neuf autorisations de la FDA, pris en charge plus de 150 études cliniques et fourni des informations sans précédent sur la physiologie des patients pour aider les équipes cliniques à prodiguer des soins qui améliorent la qualité et réduisent les coûts.
Shane a plus de deux décennies d’expérience de travail avec de grandes entreprises et des start-ups. Il dirige une équipe diversifiée chez Etiometry, qui comprend des ingénieurs logiciels, des data scientists, des cliniciens en soins intensifs et des vétérans de l’industrie des dispositifs médicaux et des logiciels. Collectivement, ils travaillent dans le cadre de la philosophie commerciale de base et des efforts de développement d’Etiometry pour automatiser les flux de travail d’escalade et de désescalade des soins. L’initiative de recherche et développement la plus récente implique l’automatisation du flux de travail, depuis l’admission du patient jusqu’à sa sortie, afin de fournir la meilleure aide à la décision clinique de sa catégorie.
Contrairement aux modalités conventionnelles de surveillance de la santé des patients, Etiometry fournit des informations détaillées sur les tendances longitudinales en utilisant la physiologie du patient pour permettre une approche personnalisée et proactive des décisions cliniques. Associées au chaos qui règne dans l’environnement des soins intensifs et aux contraintes typiques en matière de ressources hospitalières, y compris en matière de personnel, les unités de soins intensifs risquent de recevoir des soins et des résultats pour les patients sous-optimaux. L’objectif primordial de l’étiométrie est de remplacer le chaos par des éléments de données importants et des informations approfondies en temps réel sur la physiologie des patients.
Obtenir des résultats grâce à des systèmes interconnectés et des données haute fidélité
Depuis une décennie, la plateforme de pointe d’Etiometry a changé la donne dans l’industrie. La plateforme a obtenu neuf autorisations de la FDA. À ce jour, il a été déployé dans 150 études cliniques. De plus, la plateforme utilise des algorithmes qui permettent une détection précoce des risques ou de l’état des patients pour étayer les décisions en matière de soins. Ces algorithmes approuvés par la FDA, ou indices de risque, ont été développés en utilisant plus de 150 millions d’heures de données de patients anonymisées. Les indices guident le traitement pour aider les cliniciens à anticiper la détérioration du patient, en fournissant une évaluation continue objective et basée sur des données du risque de détérioration du patient, facilitant à la fois une escalade efficace et des décisions de désescalade sûres.
De plus, l’application Etiometry Quality Improvement (QIA) constitue une formidable valeur ajoutée pour les chercheurs cliniques et les professionnels de l’amélioration de la qualité. Il fournit des données haute fidélité pour les études visant à améliorer les soins aux patients. Le QIA est une API distincte fournissant des données très détaillées dans lesquelles les chercheurs peuvent évaluer les résultats pour les patients et évaluer le respect des protocoles importants. Cela permet également de tester des hypothèses cliniques. De plus, le QIA est une base de données normalisée et consultable qui prend en charge la recherche monocentrique et multicentrique. L’étiométrie a soutenu plus de 150 études cliniques à ce jour.
En élaborant sur la fonctionnalité de la plateforme Etiometry, Shane a souligné sa représentation améliorée des données cliniques par rapport aux données DSE. Les fonctionnalités permettent une extension transparente du DSE pour des soins efficaces aux patients dans des contextes de gravité élevée. Cette fonctionnalité permet l’intégration des données des appareils haute fréquence et des informations du DSE pour fournir aux équipes cliniques une source unique de vérité sur les informations sur les patients. Combler le manque d’informations entre la surveillance au chevet et le DSE alimente l’aide à la décision clinique avec des données haute fidélité.
Construire une voie vers des résultats cliniques réussis
L’une des réussites des clients d’Etiometry concerne l’automatisation d’un protocole de préparation à l’extubation. Le résultat a été que cela a entraîné une réduction de 19 % de la durée du séjour à l’hôpital et de 22 % du temps passé sous ventilation. Un processus d’extubation typique est difficile et dépend de plusieurs facteurs cliniques. De plus, les inhalothérapeutes de l’hôpital du client devaient gérer de nombreux patients et suivre des protocoles détaillés pour déterminer le bon moment pour l’extubation du patient. Lorsqu’ils sont combinés, ces facteurs ont tendance à amener les patients à rester sous respirateur plus longtemps que nécessaire. Etiometry a travaillé avec une unité de soins intensifs pour évaluer son protocole d’extubation actuel en analysant rétrospectivement les données collectées pour des milliers de patients. Sur la base de cette analyse, des modifications ont été apportées aux paramètres du protocole et une alerte en temps réel a été développée pour signaler les patients devant subir des tests de préparation à l’extubation et pour suivre le respect des critères choisis.
La plateforme Etiometry a été utilisée pour identifier les patients avec des alertes actives les informant qu’ils étaient prêts pour un test d’extubation et pour évaluer rapidement le résultat du test afin de prendre des décisions de ventilation plus éclairées. Cette voie automatisée a été utilisée avec environ 750 patients.
Après avoir piloté plusieurs avancées et innovations dans le domaine des soins intensifs, Etiometry est sur le point d’investir l’année en cours dans des efforts de développement visant à étendre sa fonctionnalité de forme d’onde, ainsi que ses parcours cliniques automatisés pour couvrir davantage d’états pathologiques et de populations de patients. En 2024, Etiometry continuera d’améliorer l’intégration du DSE avec davantage de systèmes et de plates-formes hospitalières pour faciliter des décisions cliniques éclairées dans les hôpitaux et les unités de soins intensifs.
Archie Mitchell, with a prestigious master’s degree from France and two decades of experience, is an authority in his field, renowned for making complex subjects engaging through his blog. At 49, he seamlessly merges academic knowledge with practical insights, aimed at educating and empowering his audience. Beyond his professional life, Archie’s hobbies and personal interests add depth to his writing, making it a valuable resource for both professionals and enthusiasts looking to expand their understanding.
