Dans les salles d’urgence, le triage identifie bien les patients à risque immédiat, mais réduit une forte hétérogénéité clinique dans quelques classes d’urgence. Au sein d’une même classe, des patients très différents (en termes de gravité physiologique aiguë ou de complexité clinique/de gestion) sont souvent pris en charge comme s’ils étaient équivalents d’un point de vue opérationnel.
Cette mauvaise structuration de la priorité intra-classe entraîne :
- grande discrétion dans la prise de décision
- la variabilité entre les opérateurs
- l’inefficacité des flux, en particulier en cas d’encombrement, et l’augmentation des temps d’attente pour les patients les plus vulnérables
En outre, de nombreuses informations pertinentes sont contenues dans des textes non structurés (histoire courte, notes d’infirmières) et sont difficiles à utiliser avec les outils traditionnels. Ce qu’il faut, c’est une aide à la décision qui structure et améliore les informations déjà disponibles au moment du triage, afin d’améliorer les décisions opérationnelles sans remplacer le jugement clinique. La mise en œuvre a été développée dans une salle d’urgence de taille moyenne à grande avec des accès quotidiens à près de 150 patients.
Approche méthodologique
Étape 1 : Pipeline LLM « adapté au domaine » avec validation clinique
- Intégration de données structurées (paramètres vitaux, âge, sexe) et de textes de triage.
- Normalisation des textes cliniques (corrections, extension des acronymes, normalisation sémantique).
- Inférence LLM calibrée avec des invites conçues et validées avec des médecins de la FP.
- Résultat : deux évaluations ordinales par patient :
- Intensité (gravité physiologique aiguë)
- Complexité (vulnérabilité et charge de gestion)
Si le triage reste inchangé : le modèle ajoute un deuxième niveau de décision.
Étape 2 : Algorithme de hiérarchisation des agents + simulation opérationnelle
- Les mesures LLM alimentent un algorithme qui propose une hiérarchisation intra-classe par le biais d’un indice composite (pondération entre l’intensité et la complexité).
- Évaluation par simulation d’événements discrets, isolant l’effet de la règle de priorisation seule à demande/capacité constante.
- Le système agit comme une aide à la décision en temps réel : il produit des signaux opérationnels interprétables et améliore les performances sans modifier les protocoles cliniques.
Résultats
Alignement sur le jugement clinique
Les évaluations du modèle sont cohérentes avec les évaluations médicales indépendantes, en particulier en ce qui concerne la dimension de la complexité.
Réduction du temps d’attente en cas de congestion
La hiérarchisation secondaire basée sur l’intensité+complexité réduit le temps d’attente moyen dans la classe analysée d’environ 19 à 29 minutes par patient, avec des bénéfices indirects pour les autres classes également.
Amélioration du flux global
Une redistribution plus structurée des attentes réduit la congestion systémique en ciblant les patients les plus sensibles aux retards et en limitant l’inflation du temps de service.
Des décisions plus transparentes et plus faciles à gérer
La logique informelle actuelle est rendue explicite, ce qui améliore la transparence, la reproductibilité et la gestion du processus.
