Gains and limitations of a connected tracking solution in the perioperative follow-up of colorectal surgery patients

L'article I Ce travail, intitulé « Gains et limites d'une application connectée pour le suivi des patients au décours d'une chirurgie colorectale », contribue à enrichir une littérature scientifique encore trop maigre concernant un sujet d'actualité. Il rend compte d'une expérience d'utilisation d'une application de santé mobile (mSanté) pour la sécurisation du suivi post-opératoire. L'application connectée a été implémentée en mode pilote et proposée aux patients du Service de chirurgie viscérale du CHUV sur une période d'un an (2018). Les avantages et les limites de cette nouvelle stratégie de télésuivi ont ainsi pu être mis en évidence. Le contexte et l'enjeu I La durée moyenne des séjours (OMS) après une chirurgie s'est drastiquement réduite au cours de ces dernières années. L'arrivée des forfaits par cas, le virage ambulatoire et les protocoles de réhabilitation améliorée après chirurgie sont autant de moteurs permettant désormais aux patients de regagner rapidement leur domicile après une intervention. Une conséquence de cette diminution de la OMS est que les événements indésirables qui avant apparaissaient en milieu hospitalier, ont désormais tendance à apparaître au domicile des patients, source de stress pour les patients, de consultations urgentes et de réhospitalisations potentiellement évitables. La sécurisation de la première semaine après retour à domicile est ainsi devenue une priorité dans le but de soutenir la cadence actuelle des hospitalisations en chirurgie et tous les bénéfices auxquels elle contribue. Avec l'apparition des nouvelles technologies de la communication, l'appel d'urgence du patient au médecin de garde en cas d'événement indésirable pourrait être remplacé par une solution d'accompagnement standardisée et de recherche active des complications après chirurgie. Les conclusions I La communication entre les soignants et les patients doit être améliorée et la télémédecine peut être une solution. Les applications mSanté semblent fournir un outil de détection précoce des complications après la sortie de l'hôpital ainsi qu'une vraie solution d'accompagnement pour les patients. Elles permettent la diffusion d'une information sélectionnée par les spécialistes en charge du cas et contribuent à responsabiliser les patients en convalescence. Toutefois, bien que cette étude suggère qu'une telle stratégie de suivi soit possible, elle soulève la question d'une plus grande inclusion des patients. Perspectives I L'amélioration des solutions de télésuivi, la mise à disposition de ressources supplémentaires et d'outils connectés permettront des implémentations d'applications de mSanté à plus grande échelle. Des études prospectives ainsi qu'une évaluation médico­ économiques pourront alors être menées. Ces efforts sont justifiés par une sécurité augmentée post-hospitalisation, par la satisfaction des patients et permettrons d'éviter, dans le futur, des consultations coûteuses et inutiles

Complementary and Integrative Medicine: a plea for a better resource allocation by the SwissDRG grouping algorithm

No abstract available

An End-to-End Natural Language Processing Application for Prediction of Medical Case Coding Complexity: Algorithm Development and Validation

BackgroundMedical coding is the process that converts clinical documentation into standard medical codes. Codes are used for several key purposes in a hospital (eg, insurance reimbursement and performance analysis); therefore, their optimization is crucial. With the rapid growth of natural language processing technologies, several solutions based on artificial intelligence have been proposed to aid in medical coding by automatically suggesting relevant codes for clinical documents. However, their effectiveness is still limited to simple cases, and it is not yet clear how much value they can bring in improving coding efficiency and accuracy. ObjectiveThis study aimed to bring more efficiency to the coding process to improve the selection of codes by medical coders. To achieve this, we developed an innovative multimodal machine learning–based solution that, instead of predicting codes, detects the degree of coding complexity before coding is performed. The notion of coding complexity was used to better dispatch work among medical coders to eventually minimize errors and improve throughput. MethodsTo train and evaluate our approach, we collected 2060 cases rated by coders in terms of coding complexity from 1 (simplest) to 4 (most complex). We asked 2 expert coders to rate 3.01% (62/2060) of the cases as the gold standard. The agreements between experts were used as benchmarks for model evaluation. A case contains both clinical text and patient metadata from the hospital electronic health record. We extracted both text features and metadata features, then concatenated and fed them into several machine learning models. Finally, we selected 2 models. The first used cross-validated training on 1751 cases and testing on 309 cases aiming to assess the predictive power of the proposed approach and its generalizability. The second model was trained on 1998 cases and tested on the gold standard to validate the best model performance against human benchmarks. ResultsOur first model achieved a macro–F1-score of 0.51 and an accuracy of 0.59 on classifying the 4-scale complexity. The model distinguished well between the simple (combined complexity 1-2) and complex (combined complexity 3-4) cases with a macro–F1-score of 0.65 and an accuracy of 0.71. Our second model achieved 61% agreement with experts’ ratings and a macro–F1-score of 0.62 on the gold standard, whereas the 2 experts had a 66% (41/62) agreement ratio with a macro–F1-score of 0.67. ConclusionsWe propose a multimodal machine learning approach that leverages information from both clinical text and patient metadata to predict the complexity of coding a case in the precoding phase. By integrating this model into the hospital coding system, distribution of cases among coders can be done automatically with performance comparable with that of human expert coders, thus improving coding efficiency and accuracy at scale

ViVita s.r.l.

SVILUPPO, PRODUZIONE E COMMERCIALIZZAZIONE DI DISPOSITIVI MEDICI, COSMETICI, INTEGRATORI ALIMENTARI ED ALIMENTI A FINI MEDICI SPECIALI, CONTENENTI PRINCIPI ATTIVI ESTRATTI DA MATRICI VEGETALI, PRINCIPALMENTE DA RECUPERO E TRASFORMAZIONE DI SCARTI, SOTTOPRODOTTI VEGETALI E RESIDUI DI LAVORAZIONE DI AZIENDE AGRO-ALIMENTARI OTTENUTI CON TECNOLOGIE ESTRATTIVE INNOVATIVE. I PROTOTIPI SARANNO OTTENUTI MEDIANTE TECNICHE INNOVATIVE A BASSO IMPATTO AMBIENTALE. SARANNO SVILUPPATI NUOVI AGENTI ED ANCHE OTTENUTI PER VIA BIOTECNOLOGICA. IN PARTICOLARE, RICERCA E SVILUPPO DI UN INTEGRATORE ALIMENTARE UTILE PER LA PREVENZIONE DEGLI EFFETTI NOCIVI CAUSATI DALLE RADIAZIONI SOLARI E DAI DANNI CAUSATI DA ESPOSIZIONE A RADIAZIONE COSMICHE, UNO SPRAY NASALE, CON L'OBIETTIVO DI CONTRASTARE L'INFEZIONE DA SARS-COV-2 DELL'EPITELIO NASALE, UN GEL VAGINALE INNOVATIVO, UTILIZZABILE ANCHE NELLE DONNE IN GRAVIDANZA, UN PROTOTIPO DI GOCCE OTOLOGICHE AD USO VETERINARIO. L'ESTRAZIONE DEI PRINCIPI ATTIVI VERRA' REALIZZATA MEDIANTE UN PROCESSO INNOVATIVO AD ALTA PRESSIONE ED A BASSA TEMPERATURA CHE PERMETTERà DI RIDURRE I TEMPI DI ESTRAZIONE E L'USO DI SOSTANZE POTENZIALMENTE TOSSICHE PER UOMO, ANIMALE ED AMBIENTE