AdventHealth fait progresser les soins globaux avec OpenAI

AdventHealth déploie ChatGPT for Healthcare pour réduire le fardeau administratif et simplifier les flux de travail cliniques dans l’ensemble de son réseau. En automatisant les tâches de documentation et de soutien qui prennent beaucoup de temps, les équipes de soins récupèrent des heures chaque semaine et permettent aux cliniciens de se concentrer davantage sur les patients. Le résultat n’est pas seulement une efficacité opérationnelle, mais aussi une capacité clinique accrue, un accès plus rapide aux soins et une amélioration mesurable de l’expérience patient.

AdventHealth est un réseau hospitalier présent dans neuf États et au service de millions de patients chaque année. Comme de nombreux grands réseaux de santé, il fait face à des marges serrées, à une demande croissante et à une complexité administrative accrue.

Une grande partie de cette pression se manifeste dans les flux de travail quotidiens. Les médecins-conseils qui examinent les cas pour la gestion de l’utilisation consacrent souvent environ 10 minutes par cas, non pas à une seule tâche, mais à une série d’étapes : lire les dossiers, repérer les détails pertinents, vérifier les critères et rédiger des justifications structurées. Sur des centaines ou des milliers de cas, ce temps s’accumule rapidement.

Le fardeau dépasse les seuls rôles cliniques. Les équipes des finances, des RH, des TI et d’autres fonctions consacrent beaucoup de temps à rédiger des documents, résumer de l’information et préparer du matériel nécessaire, mais chronophage. Par conséquent, beaucoup fonctionnent dans ce que les dirigeants décrivent comme un « mode opérations constant », avec une capacité limitée pour un travail à plus forte valeur ajoutée.

En même temps, l’intérêt pour l’IA émergeait déjà au sein de l’organisation. Les employés expérimentaient avec des agents conversationnels, même si des politiques officielles en limitaient l’usage.

« Nous avions des gens impatients de commencer, mais un très grand nombre de personnes restaient sur la touche », dit Rob Purinton, chef de l’IA chez AdventHealth. « Ils ne savaient pas comment utiliser l’IA efficacement dans leur travail quotidien. »

La direction d’AdventHealth a conclu tôt que mener des projets pilotes isolés ne mènerait pas à un changement significatif. Le défi central consistait à favoriser une utilisation cohérente et sécuritaire à l’échelle d’un vaste effectif.

« La partie la plus difficile de l’IA en santé, c’est d’amener les humains à l’utiliser de façon sécuritaire, cohérente et à grande échelle », affirme Purinton. « Nous avons décidé très tôt de traiter l’adoption comme le produit. »

Cette décision a façonné le déploiement. Au lieu de présenter l’IA comme de l’automatisation, les dirigeants l’ont présentée comme un moyen de réduire le fardeau administratif et de redonner du temps aux cliniciens et au personnel.

« Nous ne parlons pas de l’IA comme d’automatisation. Nous parlons de temps récupéré », dit Purinton. « Si nous pouvons réduire de façon significative un examen de 10 minutes — tout en maintenant la qualité —, c’est une capacité que nous pouvons redonner à nos cliniciens. »

AdventHealth a aussi traité l’adoption comme un indicateur opérationnel mesurable. L’organisation suit le nombre de messages par utilisateur et par jour ouvrable, en excluant les fins de semaine et les jours fériés afin d’établir une base de référence cohérente. Cette mesure est surveillée et gérée comme tout autre KPI, avec des cibles et des tendances examinées régulièrement.

Pour accroître l’usage, le réseau s’est appuyé sur des groupes de pairs par domaine plutôt que sur de grands programmes de formation centralisés. Les équipes des finances ont travaillé avec les équipes des finances et les RH avec les RH, par exemple, en partageant des invites, des flux de travail et des pratiques exemplaires propres à leurs fonctions.

À mesure que l’organisation passait de l’expérimentation au déploiement à l’échelle de l’entreprise, la direction a priorisé des outils capables de répondre aux exigences du secteur de la santé en matière de confidentialité, de gouvernance et de fiabilité.

« Nous avons choisi OpenAI parce que nous ne cherchions pas une démo. Nous cherchions une infrastructure d’entreprise », dit Purinton. « La capacité de raisonnement, les sorties structurées et les contrôles de gouvernance nous ont donné confiance qu’il ne s’agissait pas seulement d’un logiciel de productivité. C’était quelque chose que nous pouvions déployer de façon responsable à l’échelle d’un réseau de santé. »

AdventHealth a adopté ChatGPT Enterprise puis ChatGPT for Healthcare, qui offrait des protections supplémentaires pour les environnements réglementés, notamment des protections des données et un soutien à la conformité.

La rapidité de l’innovation et de la collaboration a aussi influencé la décision.

« Nous apprécions vraiment d’être plus près de la limite de ce qui est possible », dit Purinton. « Et nous avons constaté qu’OpenAI est très collaboratif lorsque nous réfléchissons aux projets pilotes, aux déploiements et à la suite. »

L’un des cas d’usage les plus précoces et les plus mesurables a été la gestion de l’utilisation.

Avec ChatGPT for Healthcare, les médecins-conseils peuvent générer des résumés structurés des dossiers patients, faire ressortir les détails cliniques pertinents et rédiger des justifications initiales. Le clinicien demeure responsable du jugement final, mais le temps consacré à rassembler l’information est réduit.

L’organisation mesure l’impact à l’aide de données au niveau du système, y compris les horodatages dans les dossiers de santé électroniques, plutôt qu’au moyen d’estimations autodéclarées.

« Nous préférons des mesures intégrées directement au processus », dit Purinton. « Nous pouvons voir exactement combien de minutes ont été gagnées et si ce changement est statistiquement significatif. »

Au-delà des flux de travail cliniques, des tendances semblables sont apparues dans l’ensemble des services :

• La rédaction de documents et de plans commence par une première version plutôt que par une page blanche
• Les politiques et les communications sont converties en formats structurés et utilisables
• Les notes et l’information non structurée sont rapidement résumées en étapes d’action

Ces changements réduisent les délais de cycle, limitent les allers-retours de révision et améliorent la cohérence des résultats.

AdventHealth évalue l’impact de l’IA selon deux dimensions principales : l’adoption et la performance des flux de travail.

Du côté de l’adoption, le suivi de l’utilisation quotidienne a créé une responsabilisation et une visibilité sur la rapidité avec laquelle l’IA s’intègre au travail courant.

Du côté des flux de travail, les projets pilotes sont évalués à l’aide de mesures de débit comme le temps par tâche, le délai d’exécution et le volume traité. En gestion de l’utilisation, l’objectif est de réduire le temps d’examen tout en maintenant la qualité et la cohérence.

Dans l’ensemble des services, les équipes signalent :

• Une réduction du temps consacré aux tâches répétitives de documentation et de révision
• Des délais d’exécution plus rapides pour les flux de travail internes
• Moins de cycles de reprise grâce à des premières versions plus cohérentes
• Une capacité accrue sans effectifs supplémentaires

L’organisation décrit souvent ces gains comme du « temps récupéré », mais la direction relie directement ce concept à des résultats mesurables.

« Si vous prenez une tâche de 10 minutes et la ramenez à deux, et que cela se produit mille fois par semaine, c’est une vraie capacité », dit Purinton. « La question est de savoir comment vous réinvestissez cette capacité. »

Pour AdventHealth, la valeur de l’IA est étroitement liée à sa mission d’offrir des soins globaux. Cela exige du temps — du temps pour que les cliniciens passent avec les patients et les familles, et du temps pour que le personnel se concentre sur un travail à plus forte valeur ajoutée.

Un exemple illustre l’impact à l’échelle individuelle. Un médecin qui passait auparavant ses soirées à terminer sa documentation, souvent appelée « temps en pyjama », a pu finir son travail pendant les heures normales après des changements aux flux de travail appuyés par l’IA.

« Il laissait le travail au travail », dit Purinton. « Il pouvait rentrer chez lui et être pleinement présent avec sa famille. »

Des histoires comme celle-ci renforcent l’approche de l’organisation, qui voit l’IA comme un outil pour réduire le fardeau administratif plutôt que pour remplacer des rôles.

À ce jour, la plupart des gains mesurables proviennent de la réduction du temps consacré aux tâches existantes. AdventHealth considère cela comme le point de départ.

L’organisation se concentre maintenant sur l’expansion vers des domaines comme l’accès des patients, l’aide à la décision clinique et de nouveaux modèles de prestation des soins, tout en maintenant le même accent sur la gouvernance, la mesure et la confiance.

La leçon centrale, selon la direction, est que le déploiement de l’IA à grande échelle dépend moins de la technologie elle-même que de la façon dont elle est introduite et adoptée.

« L’adoption, ce n’est pas “allez utiliser le produit”. C’est “la conduite du changement” », dit Purinton. « Quand on la mesure, qu’on prouve sa valeur et qu’on mise sur la confiance, c’est là qu’on dépasse les projets pilotes. »