Contexte
Au terme de leur hospitalisation, les patients sont systématiquement invités à partager l’expérience de leur prise en charge aux HUG au moyen d’une enquête en ligne. L’enquête est pour l’instant envoyée à tous les patients hospitalisés et environ 40'000 patients ambulatoires, soit un total de 100'000 patients / an. Environ 35% des patientes et des patients répondent à l’enquête et plus de 11'000 laissent un commentaire libre, qui peut être positif ou négatif et concerne n’importe quel aspect de leur expérience avec les HUG. Ces commentaires sont actuellement triés, anonymisés, et classés manuellement selon différents axes : soutien moral, respect de l’individu, information au patient, information à la famille et à l’entourage, bien-être physique, organisation de la sortie, coordination, impression générale, et hôtellerie. Ils sont ensuite analysés plus en détail et éventuellement traités par le service qualité des soins (SQS).
Les HUG ambitionnent une augmentation de volume de 300%.
Projet
Ce projet consiste à améliorer les performances des algorithmes dans la classification des retours d’expérience des patients ainsi que le traitement avec les modèles de langues. Il vise également à rendre ces algorithmes capables de détecter des thèmes spécifiques tel sque les incivilités, les problèmes de communication, ou l’insatisfaction concernant la prise en charge (des accouchements par exemple). Cela permettra de répondre à la demande de nombreuses équipes sur le terrain, qui ne sont pas en mesure d’analyser les milliers de commentaires nécessaires et auront ainsi plus de temps pour améliorer la qualité des soins.
Cheffe et chef de projet
Madame Delphine Courvoisier, Économiste statisticienne, Service de rhumatologie, Département de médecine, Hôpitaux Universitaires de Genève & Professeure assistante, Département de médecine, Faculté de médecine de l’Université de Genève
Docteur Jean-Luc Falcone, Collaborateur scientifique, Département d’informatique, Faculté des sciences de l'Université de Genève
