EHS Footstep Insights — Prédicteur d'absences par IA dans les centres de soins primaires des EAU

Emirates Health Services (EHS), l'autorité fédérale émiratie chargée des soins de santé primaires dans les Émirats du Nord, gère plus de 140 000 consultations de patients par mois dans ses centres de soins de santé primaires et faisait face à un taux de rendez-vous manqués de 21 % en base de référence, entraînant un gaspillage de ressources, des temps d'attente plus longs et un accès réduit.

Réduire les rendez-vous manqués et améliorer l'allocation des ressources grâce à des alertes de risque prédictives.

En octobre 2022, EHS a déployé la « Footstep Insights Solution », un modèle de classification par forêt aléatoire (random forest) entraîné sur 16 caractéristiques démographiques, cliniques et propres au rendez-vous, classant les patients en risque élevé (≥90 %), risque moyen (80-89 %) ou risque faible (70-79 %) de non-présentation ; le personnel clinique reçoit des alertes proactives pour contacter les patients à risque élevé ou réaffecter les créneaux via un tableau de bord en temps réel.

Une étude évaluée par les pairs de type avant-après (JMIR Formative Research, janvier 2025) a comparé 67 429 rendez-vous pré-implémentation (juil.-sept. 2022) à 67 964 rendez-vous post-implémentation (nov. 2022-janv. 2023) : les taux de non-présentation sont passés de 20,82 % à 10,25 % (une réduction statistiquement significative de 50,7 % ; OR 0,43, IC à 95 % 0,42-0,45, P<,001) ; le temps d'attente moyen est passé de 54 à 48,5 minutes, économisant 387 394 minutes-patients sur trois mois ; le modèle a atteint une précision de 86 %.

L'étude a reçu l'approbation du comité d'éthique de la recherche de Dubaï et EHS a publié une politique d'IA institutionnelle ; les limites incluent le fait que le flux de travail d'atténuation fonctionne en dehors du système de dossier médical électronique (DME), ainsi que l'absence de suivi à long terme, d'analyse d'impact financier ou d'évaluation des biais démographiques.