Le ciblage des dossiers justifiant d’une relecture afin de sécuriser les recettes T2A de l’établissement constitue un enjeu majeur pour le DIM. Dans ce contexte, nous avons construit un outil de « scoring » des dossiers associant des règles expertes et de l’apprentissage automatisé. Les performances de cet outil ont été évaluées.

Notre outil score (de 0 à 3) les dossiers de plus de trois nuits pour les classer selon la probabilité d’être revalorisés (faible à forte). Il est construit sur un moteur mixte : les règles métiers ont été sélectionnées à dire d’experts PMSI ; la base d’apprentissage automatisée a été constituée à partir de l’historique des relectures opérées par la DIM en juillet et août 2019. L’évaluation rétrospective a porté sur les dossiers de juin–juillet 2019 qui avaient fait l’objet d’une relecture par la DIM, avec ou sans revalorisation. Le score attribué à ces dossiers en amont de la relecture a été analysé. Le critère principal de jugement retenu a été la valeur prédictive positive du score, globalement et pour chacun de ses composants : apprentissage automatisé et règles métier. La sensibilité et la spécificité ont été considérées comme des critères de jugement secondaires.

Sur les 1086 dossiers relus, 591 avaient un score égale à 1 et 184 un score égal à 2 ; 446 (41 %) dossiers ont été revalorisés. Le taux des dossiers recodés était de 61 % pour les scores 2 et plus, 46 % pour les scores 1 et plus, 30 % pour les scores 0. Les performances de la composante Intelligence artificielle (IA) étaient meilleures que celles des règles métier (VPP=63 %, spécificité=78 %).

Ces premiers résultats doivent être complétés par une évaluation prospective sur dossiers tirés au sort (en cours de réalisation). La construction d’un score de ciblage des dossiers à relire associant IA et règles métier constitue une approche novatrice. Si ces résultats étaient confirmés, un tel score pourrait être utile dans la perspective de Fides séjours.