Facteurs humains et ergonomie en informatique médicale
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L’enjeu majeur est de faire en sorte que ces systèmes soient effectivement et
couramment utilisés, sans entraîner de perturbations majeures dans le déroulement des activités médicales. Or, une fois que des systèmes informatiques sont
introduits, leur puissance et leur complexité conduisent implicitement à des
risques systémiques pouvant avoir des impacts importants sur le patient. En
effet, l’abandon de l’approche manuelle, qu’il s’agisse du passage d’un support
papier à un support informatique, de la robotisation de la dispensation pharmaceutique ou encore de la téléchirurgie, peut facilement induire une perte
du « bon sens » et une confiance exagérée dans le système informatique. Ces
effets peuvent être d’autant plus marqués que l’utilisation de tels systèmes s’accompagne généralement du traitement de données en quantité trop abondante
pour être vérifiée à la main et que les échanges de données sont le plus souvent
« invisibles ».
À côté de cela, la complexité de ces systèmes fait que les modifications simples
de la prise en charge du patient deviennent complexes par les éventuelles modifications du système qu’elles induisent (qui ne sont éventuellement pas répercutées) et qu’il devient de plus en plus difficile de prévoir les comportements
des algorithmes. Ainsi, l’introduction de l’informatique dans une activité induit
systématiquement une exposition à des risques déjà bien documentés.
– L’apparition d’une perte de compétence/expertise parce que l’opérateur
n’effectue plus certaines activités déléguées aux systèmes. En effet, l’humain ne développe de nouvelles stratégies que par la pratique et les retours
sur leur efficacité, par exemple pour faire face à des situations inhabituelles. De surcroît, il ne peut le faire que s’il possède des connaissances
adéquates sur le fonctionnement du système qu’il contrôle, connaissances
qui doivent être utilisées fréquemment pour être facilement accessibles
quand c’est nécessaire.
– Des effets de contentement ou de confiance inadéquate dans les systèmes
qui ont été souvent observés. Les effets de contentement peuvent par
exemple être observés lorsque des professionnels, même experts, adoptent
les propositions du système alors même qu’ils connaissent ses limitations et ne les adopteraient pas d’eux-mêmes. Ajoutés à un phénomène
Illustration de l’état de santé du patient
comme environnement dynamique
Exemple du traitement d’un patient diabétique : le taux de sucre dans le
sang a une évolution propre gérée par un processus complexe susceptible
de se dérégler et ce, de manière différente selon le patient.
Lorsqu’un traitement est envisagé, il est nécessaire d’évaluer la manière
dont il va interagir avec l’évolution propre de la glycémie sanguine du
patient, avant de décider du dosage, de l’insuline par exemple s’il s’agit
d’un diabète insulinodépendant.
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L’enjeu majeur est de faire en sorte que ces systèmes soient effectivement et
couramment utilisés, sans entraîner de perturbations majeures dans le déroulement des activités médicales. Or, une fois que des systèmes informatiques sont
introduits, leur puissance et leur complexité conduisent implicitement à des
risques systémiques pouvant avoir des impacts importants sur le patient. En
effet, l’abandon de l’approche manuelle, qu’il s’agisse du passage d’un support
papier à un support informatique, de la robotisation de la dispensation pharmaceutique ou encore de la téléchirurgie, peut facilement induire une perte
du « bon sens » et une confiance exagérée dans le système informatique. Ces
effets peuvent être d’autant plus marqués que l’utilisation de tels systèmes s’accompagne généralement du traitement de données en quantité trop abondante
pour être vérifiée à la main et que les échanges de données sont le plus souvent
« invisibles ».
À côté de cela, la complexité de ces systèmes fait que les modifications simples
de la prise en charge du patient deviennent complexes par les éventuelles modifications du système qu’elles induisent (qui ne sont éventuellement pas répercutées) et qu’il devient de plus en plus difficile de prévoir les comportements
des algorithmes. Ainsi, l’introduction de l’informatique dans une activité induit
systématiquement une exposition à des risques déjà bien documentés.
– L’apparition d’une perte de compétence/expertise parce que l’opérateur
n’effectue plus certaines activités déléguées aux systèmes. En effet, l’humain ne développe de nouvelles stratégies que par la pratique et les retours
sur leur efficacité, par exemple pour faire face à des situations inhabituelles. De surcroît, il ne peut le faire que s’il possède des connaissances
adéquates sur le fonctionnement du système qu’il contrôle, connaissances
qui doivent être utilisées fréquemment pour être facilement accessibles
quand c’est nécessaire.
– Des effets de contentement ou de confiance inadéquate dans les systèmes
qui ont été souvent observés. Les effets de contentement peuvent par
exemple être observés lorsque des professionnels, même experts, adoptent
les propositions du système alors même qu’ils connaissent ses limitations et ne les adopteraient pas d’eux-mêmes. Ajoutés à un phénomène
Illustration de l’état de santé du patient
comme environnement dynamique
Exemple du traitement d’un patient diabétique : le taux de sucre dans le
sang a une évolution propre gérée par un processus complexe susceptible
de se dérégler et ce, de manière différente selon le patient.
Lorsqu’un traitement est envisagé, il est nécessaire d’évaluer la manière
dont il va interagir avec l’évolution propre de la glycémie sanguine du
patient, avant de décider du dosage, de l’insuline par exemple s’il s’agit
d’un diabète insulinodépendant.