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Les organisations de santé exploitent des techniques d'apprentissage automatique, telles que les réseaux neuronaux artificiels (RNA), pour améliorer la prestation des soins à coût réduit. Les applications des RNA au diagnostic sont bien connues ; cependant, les RNA sont de plus en plus utilisés pour éclairer les décisions de gestion des soins de santé. Nous fournissons une revue fondamentale des applications des RNA à la prise de décision organisationnelle en matière de santé. Nous avons examiné 3 397 articles provenant de six bases de données couvrant l'administration de la santé, l'informatique et l'administration des affaires. Nous avons extrait les caractéristiques de l'étude, l'objectif, la méthodologie et le contexte (y compris le niveau d'analyse) de 80 articles répondant aux critères d'inclusion. Les articles ont été publiés entre 1997 et 2018 et provenaient de 24 pays, avec une pluralité de documents (26 articles) publiés par des auteurs des États-Unis. Les types de RNA utilisés incluaient les RNA (36 articles), les réseaux à propagation avant (25 articles) ou les modèles hybrides (23 articles) ; la précision rapportée variait de 50 % à 100 %. La majorité des RNA ont éclairé la prise de décision au niveau micro (61 articles), entre les patients et les prestataires de soins. Moins de RNA ont été déployés pour la prise de décision intra-organisationnelle (niveau méso, 29 articles) et pour les décisions systémiques, politiques ou inter-organisationnelles (niveau macro, 10 articles). Notre revue identifie les caractéristiques clés et les moteurs de l'adoption des RNA pour la prise de décision organisationnelle en matière de santé afin de guider une adoption plus poussée de cette technique.
Shahid et al. (Mar,) ont étudié cette question.