COVID-19: Étudier l’expérience des patients à l’isolement pour développer les usages de l’IA dans l’e-santé
Dans une étude publiée par JMIR Med Inform en avril 2021, des chercheurs de l’Université de Technologie de Delft ont utilisé la cartographie du parcours patient pour mettre le point de vue du patient au cœur de l’usage de l’intelligence artificielle (AI) pour les soins de santé. L’étude, intitulée « A Patient Journey Map to Improve the Home Isolation Experience of Persons With Mild COVID-19: Design Research for Service Touchpoints of Artificial Intelligence in eHealth », s’est concentrée sur les patients présentant des cas légers de COVID-19 qui s’auto-isolaient.
La pénurie médicale due à la pandémie et l’auto-isolement des cas bénins qu’elle a généré ont mis en évidence les avantages de l’e-santé et de l’IA dans les soins de santé. Cependant, les plaintes courantes concernant l’IA sont un manque de facilité d’utilisation et une approche centrée sur les prestataires de santé. Pour améliorer l’expérience d’isolement à domicile des personnes présentant des symptômes légers de COVID-19 grâce aux services e-santé et à l’IA, le projet des chercheurs était d’explorer l’expérience des patients pour exposer leurs besoins avant de développer des solutions technologiques.
L’étude
L’étude était basée sur l’analyse qualitative des vidéos YouTube les plus regardées publiées par les patients. Cette cartographie du parcours patient a fourni une description complète de l’expérience d’isolement à domicile des personnes présentant des symptômes légers de COVID-19, qui a ensuite été utilisée pour obtenir des informations sur les besoins des utilisateurs, et pour trouver les besoins d’interaction pour l’application utile de l’IA en e-santé.
Étant donné que les données sur les expériences d’isolement à domicile des personnes présentant des symptômes légers de COVID-19 n’étaient pas disponibles et que le contexte ne permettait pas de réaliser des entretiens classiques, les chercheurs ont choisi d’utiliser des vidéos personnelles. Si cela limite les biais de recherche et met en lumière des informations inattendues que les patients considèrent importantes, cela pose des difficultés d’analyse des différentes structures narratives (extraction, codage et synthèse d’expériences communément partagées). De plus, les personnes publiant leur expérience en ligne en anglais ne représentent pas la population totale de personnes présentant des symptômes légers de COVID-19 dans toutes les classes socio-économiques et groupes ethniques et culturels.
Principales conclusions
Les principaux constats concernaient :
- une longue période de sensibilisation avant d’être testé positif,
- des expériences de symptômes moins typiques et plus personnels,
- une courbe d’expérience d’humeur négative sévère,
- soutien inadéquat des services de soins de santé à domicile à toutes les étapes.
Les chercheurs ont également pu mettre en lumière les avantages et les inconvénients des médias sociaux pour les patients atteints de COVID-19 léger et synthétiser les principaux besoins de contact pendant l’isolement pour proposer des opportunités pour des concepts d’IA.
Principaux besoins de contact pendant l’isolement à domicile
Trois principaux besoins de contact ont été identifiés. Premièrement, il est nécessaire de soulager l’anxiété causée par le virus en fournissant des informations fiables sur la santé publique. Deuxièmement, une surveillance et des conseils de santé plus personnalisés sont nécessaires pour traiter les symptômes. Troisièmement, davantage de conseils en matière de santé mentale et de soutien social sont nécessaires pour influencer positivement les problèmes émotionnels des personnes atteintes de COVID-19 léger.
Services e-santé proposés faisant intervenir l’IA
Les chercheurs ont traduit les informations sur le parcours du patient en création de valeur pour les innovations de l’IA en e-santé et ont conçu 3 concepts de service initiaux pour une application d’IA.
- Informations de santé publique dignes de confiance
Dans ce concept, les personnes peuvent obtenir des informations plus fiables sur COVID-19 via une application mobile. L’application se concentrerait sur l’identification des groupes et l’identification des zones dangereuses, fournirait une analyse des symptômes et une analyse personnalisée des informations ainsi qu’une aide à la relaxation positive.
- Surveillance personnelle de la santé COVID-19
Dans ce concept, en saisissant les symptômes et les données de condition physique, les utilisateurs peuvent auto-diagnostiquer s’ils ont été infectés par COVID-19 et recevoir une auto-surveillance et des soins personnalisés ainsi que des prédictions quotidiennes sur leur état de santé potentiel.
- Soutien communautaire
Dans ce concept, les utilisateurs peuvent socialiser avec ceux qui ont des expériences similaires en ligne pour obtenir plus de soutien social.
Conclusion
Cette étude révèle de nouvelles connaissances et améliore la compréhension professionnelle des personnes présentant des symptômes légers de COVID-19. Elle synthétise les besoins urgents pour les services de cybersanté et propose des concepts pour surmonter certains problèmes de prestation de services.
L’opinion du Comité de Rédaction de SPX Virtual Contents :
« Article intéressant mais dont les conclusions doivent être évaluées avec réserve. Premièrement, parce qu’il existe un biais important chez les personnes qui utilisent des vidéos YouTube pour expliquer leurs expériences. Deuxièmement, parce qu’un échantillon de seulement 5 youtubeurs ne semble pas très large. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) est intéressante pour obtenir le patient journey, et les résultats semblent raisonnables, ils auraient peut-être aussi pu être obtenus grâce à l’utilisation de l’IA avec d’autres formes d’étude qualitative comme les entretiens structurés ou le récit médical, mais il est raisonnable d’utiliser d’autres supports de données innovants. »
