Module d'aide au codage construit à partir de référentiels probabilistes

Le PMSI attribue au medecin soignant la responsabilite du codage des resumes de sejour. Cette tâche, complexe et consommatrice de temps, est souvent vecue comme une activite accessoire ou une contrainte administrative supplementaire malgre ses consequences majeures sur les ressources financieres de l'hopital. Ce travail avait pour objectif de concevoir une methode basee sur des referentiels probabilistes afin d’aider le codeur en fonction de l'information deja disponible sur le patient et son sejour. Methode : Le referentiel probabiliste a ete construit a partir de la base regionale de resumes anonymises de sejour (RSA). Les probabilites conditionnelles partielles des codes diagnostiques ont ete estimees selon l'ensemble des variables du RSA : âge, sexe, actes, duree de sejour... Le degre de pertinence d'un code a ete defini comme la combinaison lineaire ponderee des estimees de probabilite conditionnelle partielle. Il integrait la frequence relative des codes diagnostiques dans l'unite medicale ou sejournait le patient. Chaque nouvelle situation genere ainsi une liste contextualisee et ordonnee de codes diagnostiques. Seules les 30 premieres propositions ont ete prises en compte dans l’evaluation de la methode sur echantillon tire au sort dans la base de resumes d’unite medicale du CHU (RUM). Resultat : dans un echantillon de 1000 sejours de plus de 48 heures, comportant au moins un acte classant, la methode retrouvait dans 916 cas (91,6%) au moins un diagnostic propose dans le RUM et dans 415 cas (41,5%) l'ensemble du codage propose par le medecin. En l'absence d'acte classant dans le RUM, la methode retrouvait au moins un diagnostic dans 84,3% des cas et l'ensemble du codage dans 30,2%. Conclusion : les resultats des tests sur echantillon sont encourageants. Un prototype est developpe sous microsoft ACCESS pour evaluer la methode en situation reelle de codage avec les contraintes de temps attenantes. Des travaux sont en cours pour ameliorer la prediction du codage en integrant d'autres sources d'information. med1dex, projet TECSAN finance par l'Agence Nationale de Recherche, associe TELECOM-Bretagne, le CHU de Brest et la societe PRISMEDICA.