Prise en charge

« L’expérience patient doit venir conforter le savoir du praticien »

René Mazars est membre de la Commission nationale d’évaluation des dispositifs médicaux et des produits de santé (CNEDiMTS) et du comité d’administration de France Assos Santé. Il nous confie sa vision de l’expérience patient, qui selon lui repose pleinement sur l’empathie des professionnels.

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Le 03/09/20 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:07 Lecture 2 min.

« Le médecin a fait de longues études et il possède un savoir, mais il faut qu’il adapte tout son environnement à la personne qu’il a devant lui et surtout qu’il l’écoute », estime René Mazars. DR

Docteur Imago / La notion d’expérience patient n’est pas nouvelle mais semble connaître un regain d’intérêt…

René Mazars / Ce terme d’expérience patient, c’est un artifice de communication. Nous, ce qui nous intéresse, c’est la prise en charge et le parcours de soins. En France, on sait que notre médecine est performante. En cas d’accident, il y a une prise en charge rapide. C’est très bien, mais ce qui pêche, c’est la maladie chronique. Une fois qu’une maladie chronique est détectée, ce qui est important, c’est la prise en charge et l’accompagnement, avec des équipes pluridisciplinaires qui organisent le parcours de soins.

D. I. / Comment l’expérience patient peut-elle être un levier d’amélioration de la prise en charge ?

R. M. / L’expérience patient doit venir conforter le savoir du praticien. Le médecin a fait de longues études et il possède un savoir, mais il faut qu’il adapte tout son environnement à la personne qu’il a devant lui et surtout qu’il l’écoute. C’est simplement de l’em

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Auteurs

Carla Ferrand

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06 Mai

16:07

Une étude a relevé des « différences significatives » de résultats entre deux solutions commerciales d'IA pour le calcul automatique des volumes du noyau et de la pénombre ischémique chez des patients atteints d'AVC (Viz.ai et RAPID.AI). Les chercheurs n'ont toutefois pas constaté de différence entre les deux logiciels dans l'évaluation de l'éligibilité à la thrombectomie selon les critères DEFUSE-3.

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Des chercheurs de l'Ohio (États-Unis) ont développé et validé des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation automatique du foie, de la rate et du pancréas sur examens des scanner pédiatrique. Les modèles de transfer learning entraînés à l'aide de bases de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données institutionnelles ont donné les meilleurs résultats, écrivent-ils dans AJR.

7:30

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