Noémie Salaün-Penquer - Data scientist Kaduceo
En France, selon les rapports de l’ATIH (Agence Technique de l’Information sur l’Hospitalisation), 12% des patients hospitalisées en 2017 ont été réadmis dans un délai de 30 jours. La prédiction des réadmissions pourrait aider les professionnels de santé à identifier des groupes de patients à risque et ainsi mettre en place des dispositifs afin d’améliorer la qualité des soins.
Les données médico-administratives, issues du Programme de Médicalisation du Système d’information (PMSI), qui contiennent des informations diverses sur les patients (sexe, âge, lieu de résidence), le séjour (établissement de santé, durée de séjour, mode d’entrée et de sortie, diagnostics, actes réalisés pendant le séjour) ainsi que des informations de valorisation économique (groupe homogène de malades – GHM, suppléments), constituent une base de données importante pour fouiller les facteurs qui influenceraient potentiellement ces réadmissions. Ces données ont déjà servi pour prédire le risque de réadmission dans le contexte français (7, 11, ..).
Le sujet de la prédiction des réadmissions est donc un sujet qui présente un intérêt réel et qui est abordé par plusieurs acteurs globalement.
A ce jour et à notre connaissance il n’y a pas de modèle unique et fiable pour repérer les patients à haut risque de ré-hospitalisation.
Réadmissions hospitalière : indicateur de la qualité des soins
L’étude de la réadmission hospitalière pourrait concourir à l’amélioration des parcours de soins mais le sujet est assez complexe. Les différents modèles présents dans la littérature sont difficilement comparables entre eux. Pour prédire le risque de réadmission, une certaine population est souvent ciblée. Par exemple, les pathologies où le taux le plus important de réadmissions a été observé sont l’insuffisance cardiaque, les pneumonies, les hépatopathies et l’infarctus du myocarde à sa phase aiguë. Les personnes âgées présentent également un fort risque de réadmission (6, 13, 14, ..). Les investigateurs ciblent souvent l’une de ces populations ou plusieurs à la fois ou encore d’autres populations qui présentent un intérêt particulier à un moment donné. Les données employées pour l’élaboration des modèles sont essentiellement des données médico-administratives, mais qui sont souvent incomplètes ou mal renseignées et difficilement comparables entre hôpitaux, régions et pays. De plus, certaines limitations pourraient empêcher l’obtention d’une qualité optimale de modèle: il a été démontré que la distinction entre réadmissions programmées et inopinées affecte les résultats de ces modèles (12, 17) or il est difficile de faire cette distinction au sein des données du PMSI. Par ailleurs il est également difficile de démontrer un lien clair entre le premier séjour du patient et celui de sa réadmission (7, 11).
En prenant en compte ces limitations, le machine learning, ou apprentissage automatique, pourrait contribuer à l’extraction d’un maximum d’informations des données disponibles et nous apporter d’importantes indications concernant les patients à risque de réadmission et ainsi aider les hôpitaux et les professionnels de santé à mieux y faire face.
Acteurs hospitaliers
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Découvrir notre solutionLe sujet de la réadmission des patients à l’hôpital est un sujet qui intéresse les professionnels de santé depuis le début des années 80 et ces réadmissions ont rapidement commencé à être prises en compte en tant qu’indicateurs de la qualité des soins aux États-Unis et ailleurs (1, 2, 3, 5). Les modèles les plus cités dans la littérature pour prédire le risque de réadmission sont des modèles de régression logistique ainsi que des modèles de Cox ou des hasards proportionnels. Ces derniers prennent en compte le temps de survenue d’un événement (p. ex. la réadmission) ainsi que les patients qui n’ont pas été réadmis à un certain délai choisi (p.ex. 30 jours) en tant que données «censurées». Ces types de modèles présentent l’avantage d’être facilement interprétables car ils permettent d’inférer non seulement sur le risque de réadmission mais aussi sur l’effet des différents facteurs analysés (6, …, 13, 17, 42) . Les premières tentatives de modélisation du risque de réadmission jusqu’aux années 2011 environ donnaient des résultats très modestes en ce qui concerne la qualité discriminante des modèles élaborés (c statistique en dessous de 0.70 pour la majorité des modèles) (6, 12, 39) mais les tentatives plus récentes de modélisation aboutissent à une c statistique de 0.75 à 0.92 pour certaines populations (17, 42).
0 %Réadmissions à 30 jours
Facteurs pertinents :
- Antécédents du patient
- Durée du séjour
- Comorbidités
- Age
Les travaux effectués sur le sujet ont permis de mettre en évidence des facteurs pertinents qui influenceraient les réadmissions. Parmi eux, ceux qui sont le plus cités : les antécédents des patients (par exemple plusieurs hospitalisations l’année précédent un séjour), la durée du séjour ainsi que les comorbidités du patient. A partir de ces travaux, des indicateurs de risque de réadmission ont pu été développés. Notamment l’index PARR développé au Royaume-Uni comprend 7 facteurs explorant l’âge, les antécédents d’hospitalisation, les comorbidités et la précarité, mais sa sensibilité est très faible pour identifier les réadmissions à 30 jours (22, 17, 43). L’index LACE développé au Canada comprend 4 facteurs explorant la durée de l’hospitalisation, l’admission en urgence, le nombre de comorbidités et le nombre de recours aux urgences depuis 6 mois. Il a été validé pour repérer les risques de ré-hospitalisation à 30 et 90 jours chez les insuffisants cardiaques et en population générale, mais peine encore à faire des prédictions précises pour toutes les pathologies et populations (34, 35, 36, 37, 38, 17, 43). Ces indicateurs utilisent les estimations des coefficients liés à chaque facteur et obtenues via modélisation logistique pour calculer un score de risque pour chaque patient.
Outre les modèles logistiques, d’autres techniques d’apprentissage automatique ont été exploitées ou améliorées dans le but de prédire le risque de réadmission précoce des patients. Pour en citer quelques unes, les Support Vector, Machines souvent traduits par l’appellation de Séparateurs à Vaste Marge (SVM), ou encore les arbres de décision (AD) qui emploient une représentation hiérarchique de la structure des données sous forme des séquences de décisions (tests) en vue de la prédiction d’un résultat ou d’une classe (9, 18, 20, 21, 42). Ces modèles-là ne sont pas encore largement utilisés mais pourraient donner des résultats intéressants.
L'intelligence artificielle pour aller plus loin
L’intelligence artificielle pourrait faire avancer la recherche sur le sujet de la prédiction des réadmissions hospitalières. Les modèles de deep learning, ou apprentissage profond, sont de plus en plus utilisés dans ce but et obtiennent généralement de meilleurs résultats que les autres types de modèle (23,.., 30). Leurs structures sont complexes mais un effort d’interprétation des résultats qu’ils fournissent commence à se faire activement. Ces efforts d’interprétation sont inspirés de la reconnaissance d’image, domaine qui profite déjà énormément de l’apprentissage profond. Des méthodes d’évaluation de l’importance des variables explicatives (ou facteurs) sont en train d’être élaborés : les facteurs sont comparés à des pixels d’une image. Le modèle est construit de façon itérative, en enlevant les facteurs un par un et ainsi l’importance de l’information que chaque facteur est estimée (31, 32).
Les études comparatives récentes indiquent que les résultats obtenus avec les différents modèles présentent encore une trop grande variabilité (c statistique qui peut varier de 0.21 à 0.92 selon les études). La majorité des modèles utilisés sont des modèles statistiques classiques (régression logistique); dans l’avenir il est attendu de voir de plus en plus de modèles d’apprentissage automatique pour traiter ce sujet. Certains modèles plus récents atteignent un très fort pouvoir discriminant (17, 40, 41, 42). Or ces modèles manquent parfois de validation (interne et/ou externe). Ils sont alors difficilement généralisables à des populations autres que celles étudiées. Les deux modèles qui arrivent à obtenir une c-statistique supérieure à 0.80 (40, 41) tentent de distinguer entre réadmissions programmées et inopinées et se concentrent sur les réadmissions qu’ils considèrent comme programmées. Cependant cette distinction est très difficile à faire (17, 42, 44, 45), notamment avec les données du PMSI. Une autre raison de l’amélioration de la qualité des modèles au fur et à mesure des années est potentiellement liée au fait que le délai d’une réadmission dans les 30 jours a été ciblé comme plus pertinent, les études précédentes prenant en compte des délais qui variaient entre 7 jours et 2 ans et ainsi négligeant souvent l’évolution des patients dans le temps. Néanmoins les résultats restent globalement assez modestes (17, 39, 42). Les dernières revues comparatives qui considèrent des études publiées après 2011 mettent en évidence seulement 10 modèles sur 73 dont la c-statistique dépasse 0.70 (17) et 19% des modèles environ dont la c-statistique dépasse 0.75 pour une revue plus récente (42).
Modélisation du risque de réadmission
Au sein de KADUCEO nous nous intéressons à la modélisation du risque de réadmission. Nous travaillons sur plusieurs techniques que nous appliquons aux données issues du PMSI tout en intégrant des données extérieures afin d’enrichir au maximum nos modèles. Par exemple nous avons intégré, avec les données médico-administratives, des données météorologiques (température, vent, visibilité, etc). Nous pensons que les nouvelles méthodes d’apprentissage automatique pourraient être appliquées pour répondre à cette problématique, en combinaison avec les modèles classiques, de façon à obtenir une bonne qualité de prédiction tout en gardant une bonne interprétabilité.
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Découvrir notre catalogue d'analysesModélisation du risque de réadmission
Au sein de KADUCEO nous nous intéressons à la modélisation du risque de réadmission. Nous travaillons sur plusieurs techniques que nous appliquons aux données issues du PMSI tout en intégrant des données extérieures afin d’enrichir au maximum nos modèles. Par exemple nous avons intégré, avec les données médico-administratives, des données météorologiques (température, vent, visibilité, etc). Nous pensons que les nouvelles méthodes d’apprentissage automatique pourraient être appliquées pour répondre à cette problématique, en combinaison avec les modèles classiques, de façon à obtenir une bonne qualité de prédiction tout en gardant une bonne interprétabilité.
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