Plateforme de pathologie numérique du CHUM: transformation de la pratique, déploiement en mode production, intégration aux services de soins et transfert des connaissances

Résumé


Au Québec et dans plusieurs pays industrialisés, le nombre d’analyses histopathologiques est en constante croissance en raison de l’augmentation de l’espérance de vie qui, conséquemment, accroit l’incidence de cancer, mais aussi à cause du succès des programmes de dépistages. Des études récentes ont démontré que la conversion en numérique d’un service de pathologie traitant un volume de spécimen similaire à celui du CHUM permet un gain d’efficience pour le travail des pathologistes et génère des économies de temps du personnel de laboratoire. Outre l’avantage de simplifier le flux de travail, la plateforme de pathologie numérique contribue à une plus grande productivité, une meilleure fiabilité diagnostique, une bonne traçabilité des échantillons, en plus de minimiser les pertes de temps associées à la distribution, au transport et à l’archivage-désarchivage des lames de verres. Dans un contexte de pénurie de main d’œuvre de technologistes médicaux, l’utilisation du numérique pourra permettre d’utiliser ces ressources précieuses à des tâches à valeur ajoutée.
En partenariat avec l’industrie, le CHUM a en place des installations modernes pour le déploiement d’une plateforme de numérisation à haut volume. Notre projet en est un de transformation organisationnelle et a pour but l’exploitation du numérique à son maximum afin de troquer les outils diagnostiques traditionnels, soit le microscope et les lames de verre, par les numériseurs et les écrans d’ordinateur. Ce projet veut également définir des indicateurs de performance afin de comparer le flux de travail actuel avec celui du numérique. À terme, nous voulons démontrer que ce transfert vers le numérique est une plus-value dans l’efficience de la pratique de la pathologie qui aura un impact positif sur la trajectoire de soins au bénéfice des patients, en plus de jeter des fondations à l’application future de l’intelligence artificielle (IA) en pathologie.

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