Le Groupement Hospitalier Diaconesses Croix Saint-Simon

Établissement de référence de l’Est parisien, le Groupement Hospitalier Diaconesses Croix Saint-Simon (GH DCSS) compte 1 200 salariés et soigne chaque année près de 300 000 patients. Il propose une offre de soins complète autour de pôles d’excellence reconnus, et figure régulièrement sur le podium des classements des hôpitaux de France, notamment en chirurgie, cancérologie, santé des femmes, soins palliatifs et médecine gériatrique.

Le GH DCSS est un acteur engagé dans l’amélioration de la qualité des soins et dans la transition numérique, qui considère l’Intelligence Artificielle comme un atout pour atteindre l’excellence.

L'opportunité

Depuis la réforme de 2004, la tarification à l’activité (T2A) est le mode de financement principal des établissements de santé. Le codage médical permet de valoriser chaque séjour à hauteur des ressources déployées pour la prise en charge d’un patient, afin de rémunérer l’établissement le plus justement. Il est donc stratégique pour un établissement de produire - dans les délais impartis - un codage exhaustif, au plus proche de l’activité réelle.

Or, le codage est une tâche complexe et chronophage, réalisée manuellement par le DIM (Département de l’Information Médicale) et sujette à variabilité. Les TIM (techniciens ou techniciennes de l’information médicale) gèrent des volumes de séjours importants et des typologies de séjours très diverses (les dossiers complexes comprennent parfois +50 pages). Il est donc naturel, même pour une équipe experte et dotée des meilleurs process, d’oublier certains codes ou de manquer de temps sur certains séjours - et qui rend un audit d’optimisation pertinent.

La solution

Le GH DCSS a fait appel à Parallel pour réaliser une prestation d’optimisation de nouvelle génération, dans le cadre d’un Lamda* sur des dossiers de l’année 2024.

Parallel a mis à disposition de l’établissement un consultant doté de sa solution d’IA générative propriétaire dédiée au codage PMSI. La solution d’IA de Parallel :

• Identifie les dossiers les plus pertinents pour une optimisation ;

• Lit l’intégralité du dossier patient et comprend le séjour dans sa globalité ;

• Suggère des diagnostics qui auraient été oubliés lors du codage de routine, ou des diagnostics plus précis permettant de mieux valoriser l’activité de l’établissement ;

• Justifie chaque diagnostic avec la règle du guide PMSI associée et un extrait du dossier patient.

Le consultant de Parallel a ensuite pu relire et valider les suggestions faites par l’IA, avant validation finale par le Dr. Pierre Hertz, médecin DIM du GH DCSS, et son équipe. Grâce à cette double lecture IA/consultant, Parallel a pu traiter un nombre important de dossiers, avec un niveau de pertinence élevé.

L'impact

• 1 900 € - revalorisation moyenne proposée par dossier

• 15 % - taux d’optimisation des dossiers ciblés

• 75 % - des revalorisations acceptées par l’équipe du DIM du GH DCSS

"Parallel ne se substitue pas aux experts médicaux, mais les assiste en leur fournissant des propositions de codage précises, argumentées, et conformes aux référentiels en vigueur."

Dr. Quentin Jarrion, Directeur médical de Parallel

Ce partenariat a permis au GH DCSS d’optimiser ses recettes d’activité de 2024 en quelques semaines, et d’identifier des axes sur lesquels l’IA générative pourrait accompagner l’équipe du DIM de manière efficace.

"Travailler avec Parallel sur ce format de mission d’optimisation nous a permis d’apprécier les bénéfices d’une solution d’IA générative dans le contexte de notre établissement, sans charge pour notre équipe DSI et sans risque financier."

Dr. Hertz, Responsable du DIM du GH DCSS

Sur le long terme : réduire la charge administrative grâce à l’IA générative

Au-delà des bénéfices immédiats en termes de valorisation de l’activité, cette collaboration illustre le potentiel transformateur de l’IA générative dans les établissements de santé, notamment sur les tâches administratives.

Parallel a pour ambition de devenir un partenaire stratégique des établissements de santé dans leur transition vers une médecine plus efficiente, en réduisant la charge administrative grâce à l’IA générative.

*Un Lamda (dérivé de LAMDA, le Logiciel d’Aide à la Mise à jour des Données d’Activité) est une procédure qui permet aux établissements de santé d'apporter des modifications a posteriori de leurs données d’activité déjà transmises à l’ARS.