Classification et qualification assistées des déclarations d'événements indésirables
Pré-trier et pré-qualifier un flux de déclarations d'événements indésirables (EI, presqu'accidents) par thématique, gravité présumée et processus concerné, pour concentrer le temps humain sur l'analyse.
Gestionnaire de risques · Responsable Qualité & GDR (sanitaire) — Outils : Claude Chat, Claude for Excel
🩺 Données de santé — anonymisation requise. Ce cas manipule des données
de santé ou des données sensibles (art. 9 RGPD ; secret, art. L.1110-4 CSP). Règle d'or :
jamais de données identifiantes dans un outil IA non certifié —
anonymiser/pseudonymiser systématiquement avant tout traitement. Voir Gouvernance et garde-fous.
Pourquoi ce cas
La littérature académique conclut que le NLP « peut générer une information utile à partir de
données non structurées dans le domaine spécifique de la classification des déclarations
d'incidents ». La HAS elle-même a développé un modèle d'apprentissage supervisé pour classer les
EIGS selon 9 thématiques. Temps gagné : le pré-tri d'un flux volumineux, au profit de
l'analyse à valeur ajoutée.
Points de vigilance
Les déclarations contiennent des données de santé et des données sensibles (art. 9 RGPD) :
anonymisation stricte avant tout traitement — cette fiche porte le badge 🩺 et renvoie à la
section Gouvernance et garde-fous. La qualification réglementaire (EIGS) ne se
délègue jamais à l'outil.
Données mobilisées
Un export de déclarations d'événements indésirables strictement anonymisées et vos nomenclatures internes de classification.
Résultat attendu & valeur décisionnelle
Déclarations classées par catégorie et criticité présumée, doublons repérés, signalements prioritaires mis en avant. De quoi décider chaque semaine où porter l'analyse en premier.
Garde-fous
Jamais de données patient identifiantes dans un outil IA non certifié HDS.
La qualification finale (notamment EIGS) reste une décision humaine et réglementaire.
L'IA propose, l'équipe qualifie. (Voir la section Gouvernance.)
Sources
Young et al., « A systematic review of natural language processing for classification tasks in the field of incident reporting and adverse event analysis », Journal of Biomedical Informatics (2019, PubMed 31630063) — primaire, à comité de lecture.
HAS — modèle d'apprentissage supervisé avec traitement automatique du langage développé pour aider à la classification des EIGS selon 9 thématiques (bilan annuel EIGS) — primaire.
Statut de fiabilité : C Corroboré — sources secondaires.
La fiche complète est sous code.
Le prompt, les données types et le déroulé d'atelier de ce cas sont transmis après un premier échange, ou lors d'un atelier.
Chaque cas de ce site est qualifié par son régime d’usage — accélérer,
éclairer, expérimenter, encadrer, écarter — une première qualification, à affiner selon vos
données et vos outils. Découvrir le cadre d’arbitrage →