Support statistique du codage et vérification du DRG avec
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Support statistique du codage et vérification du DRG avec Casematch eonum AG Casematch ➔ Support statistique et vérification du DRG SwissDRG pour des cas particuliers ➔ Webservice (aucune installation, aucun update) ➔ Pool de données commun de différents Hôpitaux ➔ Combinaison entre vérification du DRG sur une base statistique et par de règles ➔ Saisie simple de routines personnalisées ➔ Sélection automatique des cas avec un potentiel d’amélioration évident 2 ©2016 eonum ag Contrôle statistique du codage : les bases ❖ Des milliers de cas codés sont déjà disponibles sous forme structurée. Parmi ces cas, des connaissances tacites en matière de codage sont enregistrées. ❖ Jusqu'à présent, elles servaient principalement à créer des statistiques descriptives au niveau du DRG ❖ Étape suivante : Modèle opérationnel (classificateur) pour l'utilisation au cas par cas. Utilisation directe pour le codage ❖ Utilisation pour la sélection de cas inhabituels et assistance de l'analyse pour une contrôle retrospective et support avec des propositions de codage lors du codage. 3 ©2016 eonum ag Contrôle statistique du codage : mode de fonctionnement 4 ©2016 eonum ag Comparaison du contrôle statistique et du contrôle basé sur des règles Contrôle statistique du codage ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ 5 Auto-apprentissage, création automatique Résultats non clairement attribuables et pouvant donner lieu à différentes interprétations peuvent être répertoriés. (ex: sélection du diagnostic principal) Utilisation et regroupement des connaissances en matière de codage de différents établissements Degré de précision de la sélection plus élevé grâce à la pondération automatique Les connaissance tacites en matière de codage peuvent être utilisées avec les données de routine. Le modèle fournit uniquement un résultat mais aucune justification claire. Il est nécessaire de maintenir un pool de données. Danger de l'ajustement (overfitting) ©2016 eonum ag Contrôle du codage basé sur des règles ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ ❖ Critères stricts clairement définis Indication directe à l'utilisateur Règles compréhensibles Irremplaçable dans la détection d'erreurs formelles et de situations clairement définies Les connaissances explicites en matière de codage sont faciles à implémenter. (exemple : règles de codage) Travail manuel pour la création et la gestion des règles Chaque situation doit être reconnue et reproduite individuellement. Le tri de la sélection en fonction du caractère inhabituel est restreint. Exemples de contrôle de codage Des solutions différentes pour des problèmes différents. Contrôle statistique du codage Contrôle du codage basé sur des règles ❖ ❖ ❖ ❖ 6 Le diagnostic le plus coûteux est-il indiqué comme diagnostic principal ? Les procédures correspondent-elles aux diagnostics ? Le cas présente-t-il plusieurs symptômes différents pouvant difficilement être reproduit sous forme de forfait par cas ? ©2016 eonum ag ❖ ❖ Sommes-nous en présence de malnutrition importante sans procédure correspondante ? Un sepsis a-t-il été codé comme DP sans défaillance d'organes correspondante ? L'indication de durée du code CHOP saisi ne correspond pas avec la durée du séjour ? Statistiquement, à quel DRG correspond le mieux le cas ? Estil conforme au DRG groupé ? 7 ©2016 eonum ag Statistiquement parlant, quels diagnostics complémentaires et quelles procédures correspondent bien à ce DRG ? Lesquels ne correspondent pas ? 8 ©2016 eonum ag Propositions de codage ➢ Propositions de codage pour soutien au codage : diagnostics principaux, diagnostics secondaires et procédures ➢ Sélection plus rapide des codes pertinents sans recherche ➢ Le mode de fonctionnement ressemble à celui des services de recommandation des réseaux sociaux et des boutiques en ligne. Welche Diagnosendécoulent und Prozeduren ➢ Les propositions de diagnostics et procédures déjà codés, de l'âge, du sexe, de laindurée du séjour, et du type d'arrivée et de sortie. wurden ähnlichen Fällen zusätzlich kodiert? ➢ Qu'a-t-on déjà codé pour des cas similaires ? Comment les autres cliniques ontelles codé des cas similaires ? 9 ©2014 eonum ag ©2016 Technologie ❖ Machine Learning ❖ Ajout de Deep Learning, un nouveau système d'apprentissage automatique, notamment basé sur les réseaux neuronaux récurrents, également utilisés dans la reconnaissance de textes (Traitement automatique du langage naturel) ❖ Intégration autant d’informations et donc d'une plus grande sémantique dans le modèle statistique : ➢ Hiérarchie des codages ➢ Informations linguistiques issues de textes de ICD, CHOP et DRG ➢ Informations hiérarchiques de codes ICD, CHOP et DRG ➢ Transfert d'apprentissages par la combinaison de plusieurs sources (proposition de codage diagnostiquait procédure, contrôle statistique) 10 ©2016 eonum ag Intégration avec l’outil de codage ❖ Possibilité d'intégration de l'analyse individuelle des cas directement dans l’outil de codage ❖ Webservice moderne: HTTPS JSON API ❖ Documentation: https://casematch2015.eonum.ch/api 11 ©2016 eonum ag Test gratuit 12 ➢ Possibilité de tester Casematch gratuitement et sans obligation d'achat pendant deux mois. ➢ Aucune installation nécessaire, car Casematch est un service en ligne. Quelques minutes suffisent à la mise en service du module Casematch dans ID DIACOS ® . ➢ Aucun coût d'investissement : logiciel remboursable, sauf frais correspondant à un an d'utilisation. ➢ Pour bénéficier d'un test gratuit, contactez [email protected] ou votre assistance technique ID DIACOS ® . ©2016 eonum ag Links Casematch 2016: https://casematch2016.eonum.ch Manuel: https://casematch2016.eonum.ch/ManualCasematchFrancais.pdf Analyse: https://casematch2016.eonum.ch/patient_cases/analyzenew API documentation: https://casematch2016.eonum.ch/api 13 ©2016 eonum ag eonum ❖ Fondation en 2011, 3 collaborateurs, siège social: Bern ❖ Fournisseur suisse de systèmes fondés sur les données associés à des technologies en ligne légères. Développement et utilisation de systèmes de classification des patients et d’outils de codage médical. ❖ Extrait de nos références: SwissDRG, Hôpital cantonal de Winterthour, Centre hospitalier Bienne, Oxford Policy Management, SGfM, Ministère de la Santé du Kazakhstan, Office fédéral suisse de la santé publique ❖ http://www.eonum.ch 14 ©2016 eonum ag eonum AG [email protected] www.eonum.ch Effingerstrasse 55 3008 Bern 15 ©2016 eonum ag
