PPDRG - PRédiction précoce du DRG

Intelligence artificielle capable d’anticiper le DRG (Diagnosis Related Group) dès la note d’admission, puis de le réévaluer au fil des documents générés durant le séjour.

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IA prédictive

Pour facturer un séjour à l’hôpital, chaque patient-e est classé dans une catégorie appelée DRG (Diagnosis Related Groups), basée sur le motif de son admission (le diagnostic principal), les interventions réalisées, son âge et les complications éventuelles. Chaque catégorie correspond en fait à un forfait tarifaire "tout compris", utilisé ensuite pour le remboursement auprès des assurances. Néanmoins, cette tâche de classification est très chronophage, car le personnel médico-soignant doit documenter chaque détail clinique (diagnostics, analyses, traitements) et peut devenir complexe, notamment en gériatrie, où les patient-es présentent souvent des pathologies multiples et des complications imprévisibles.

Le projet PPDRG met en place un modèle de prédiction précoce et évolutif du DRG grâce à l’IA. Dès l’admission, le logiciel analyse le dossier des patient-es et prédit le "profil" de soins correspondant, s'ajustant au fil du séjour selon l’évolution de son état de santé. Cette automatisation libère les équipes de tâches administratives lourdes et les aide à anticiper les besoins en ressources pour chaque parcours de soins.

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40000
séjours hospitaliers

L'année a été marquée par le développement d'un prototype fonctionnel basé sur des IA spécialisées dans la compréhension du texte, entraînées sur 40 000 séjours hospitaliers

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70
%

Les premiers tests affichent des résultats prometteurs, atteignant près de 70 % de précision sur les cas gériatriques fréquents. Une interface interactive a également été déployée pour tester l'outil séjour par séjour.

Personne de contact

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Gilles COHEN
Gilles Cohen
Concepteur en informatique, Direction des finances (HUG)

Membres de l'équipe

  • Etienne Chalot, Direction de la transformation numérique et de l’intelligence augmentée, HUG
  • Pr Christophe Graf, Département de réadaptation et gériatrie, Direction médicale et qualité, HUG
  • Dre Aline Mendes, Département de réadaptation et gériatrie, Direction médicale et qualité, HUG
Dernière mise à jour : 31/07/2026

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