Un consortium de 11 établissements de santé, dont L’Hôpital d’Ottawa, le CHUM à Montréal et le Princess Margaret Cancer Centre à Toronto, s’est associé à Gray Oncology Solutions dans le cadre d’un projet soutenu par ScaleAI pour s’attaquer aux inefficiences des opérations en cancérologie. Construit sur GrayOS, la Care Orchestration Platform, le projet a démontré comment l’intelligence artificielle (IA) peut générer des gains mesurables en efficacité, en gestion du personnel et en accès aux soins.

Les traitements contre le cancer figure parmi les domaines les plus exigeants en santé, où la gestion des rendez-vous manuelle entraîne souvent une perte de capacité, une pression accrue sur les équipes, et des retards d’accès aux soins. Pour répondre à ces défis, un consortium pancanadien a été formé, regroupant L’Hôpital d’Ottawa, le Princess Margaret Cancer Centre, le CHUM, Gray Oncology Solutions, l’Hôpital général juif, le Programme québécois de cancérologie, le Centre intégré de santé et de services sociaux de Laval (CISSS), le Centre universitaire de santé McGill (CUSM), le CIUSSS de l’Estrie – Sherbrooke, le Southlake Regional Health Centre et la Société canadienne du cancer. Ensemble, le consortium a développé et déployé des outils d’IA avancés pour prédire la demande, anticiper les annulations, recalibrer les durées de rendez-vous et soutenir une replanification plus intelligente.

Comment l'IA Améliore les Opérations en Cancérologie?

Le projet a permis de développer de nouvelles fonctionnalités majeures au sein de la plateforme GrayOS afin de soutenir les opérations cliniques :

• Prédiction de la durée des rendez-vous en radiothérapie : recalibrer les durées de traitement pour qu’elles reflètent les besoins réels des patients.

• Prédiction des flux de patients en radiothérapie : anticiper la demande afin de mieux planifier les ressources.

• Moteur de replanification dynamique (“Concierge Mode”) en radiothérapie : regrouper automatiquement les rendez-vous de même type pour gagner du temps, et réoptimiser les horaires lors de perturbations.

• Prédiction des annulations en traitements systémiques : anticiper les annulations dans les cliniques d’infusion afin d'informer les ressources pharmaceutiques et infirmières.

• Recommandations de sur-réservation en traitements systémiques : utiliser des modèles prédictifs pour combler les annulations probables et réduire le gaspillage de capacité de traitement.

Ces outils permettent aux hôpitaux de planifier de manière proactive plutôt que réactive, en alignant la demande des patients avec le personnel, les équipements et les ressources disponibles.

Des Résultats Quantifiés

• Amélioration de l'accès aux soins : les gains d’efficacité se traduisent par la capacité de traiter près de 1 000 patients supplémentaires chaque année

• Impact financier : environ 800 000 $ d’économies annuelles réalisées par centre, avec un potentiel dépassant 1,1 M $ par an à mesure que l’adoption progresse.

• Bénéfices pour le personnel : meilleure coordination entre pharmacie et soins infirmiers, réduction du temps consacré à la replanification par les gestionnaires, et charge de travail plus équilibrée.

• Améliorations des flux de travail : meilleure visibilité sur les annulations et les durées de rendez-vous, permettant une planification plus proactive et plus fiable.

Ces résultats démontrent comment l’IA peut renforcer l’infrastructure opérationnelle des soins en cancérologie, aidant les hôpitaux à tirer le meilleur parti de leurs ressources tout en améliorant l’expérience du personnel et l’accès des patients aux soins.

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