GMAO connectée : quand l’hôpital sait enfin où sont ses appareils

Une pompe à perfusion existe dans l’hôpital. Elle est entretenue, enregistrée, parfaitement opérationnelle. Petit problème : personne ne sait exactement où elle se trouve. La GMAO connectée commence par résoudre cette question très simple. Puis elle va beaucoup plus loin.

Imaginez la scène.

Une infirmière a besoin d’une pompe à perfusion. Elle regarde dans le service. Rien. Elle appelle un collègue. Peut-être en cardiologie ? Peut-être descendue avec un patient ? Peut-être conservée dans une chambre parce qu’on sait que, si on la rend, on ne la reverra pas tout de suite ?

Pendant ce temps, quelque part dans l’établissement, la pompe attend tranquillement.

Elle n’est pas en panne.

Elle n’est pas perdue.

Elle est simplement… inconnue au bataillon numérique.

Cette situation paraît presque dérisoire à l’heure de l’intelligence artificielle générative, des robots chirurgicaux et de la médecine personnalisée.

Pourtant, elle dit énormément de la manière dont fonctionne un hôpital.

Car un établissement de santé contient des milliers, parfois des dizaines de milliers d’équipements : pousse-seringues, pompes, moniteurs, respirateurs, échographes mobiles, lits, fauteuils, défibrillateurs, appareils de mesure, chariots…

D’abord, qu’est-ce qu’une GMAO ?

GMAO signifie Gestion de maintenance assistée par ordinateur.

Le terme n’a rien de particulièrement futuriste. Et c’est très bien ainsi.

Une GMAO est d’abord un système permettant à un établissement de connaître son parc d’équipements et d’organiser leur maintenance.

Pour notre pompe à perfusion, la GMAO peut conserver son identifiant, son modèle, son fabricant, sa date de mise en service, les interventions réalisées, les pannes précédentes, les prochaines opérations prévues ou encore les contrats associés.

Cette fonction n’est pas seulement pratique. Pour les dispositifs concernés par les obligations réglementaires de maintenance, les établissements doivent tenir un inventaire régulièrement actualisé et conserver la trace des opérations réalisées.

Mais une GMAO traditionnelle rencontre une limite assez amusante.

Elle peut savoir énormément de choses sur notre pompe…

… sans nécessairement savoir où elle se trouve à cet instant.

Quand l’objet sort de la base de données

C’est ici que commence la GMAO connectée.

Il n’existe pas une frontière magique à partir de laquelle un logiciel devient soudain « connecté ».

Il s’agit plutôt d’une succession de couches technologiques.

Premier niveau : le QR code

On place un code sur l’appareil. Un technicien ou un utilisateur le scanne avec un téléphone ou un terminal.

Il peut immédiatement identifier l’équipement, consulter certaines informations ou enregistrer une intervention.

C’est utile.

Mais le QR code ne téléphone pas tout seul à la GMAO pour lui annoncer :

Il faut le scanner.

Deuxième niveau : la RFID

Avec la RFID, une étiquette peut être détectée par un lecteur sans qu’il soit nécessaire de viser visuellement un code.

Une balise RFID passive ne possède pas sa propre alimentation. Elle est particulièrement utile pour identifier, inventorier et retrouver des équipements lorsqu’ils passent à proximité d’un lecteur.

Des balises actives peuvent aller plus loin et émettre leur propre signal.

Bluetooth et Wi-Fi

D’autres architectures utilisent notamment le Bluetooth Low Energy — BLE, le Wi-Fi ou différentes technologies radio.

Elles permettent de détecter la présence d’un équipement dans un bâtiment ou dans certaines zones et d’alimenter un système de localisation.

RTLS : le petit acronyme qui change beaucoup de choses

RTLS signifie Real-Time Location System, ou système de localisation en temps réel.

Le principe est presque enfantin.

On attache ou intègre une balise à l’objet.

Des équipements installés dans le bâtiment détectent le signal.

Le logiciel traduit ces informations en position.

Sur un écran, notre pompe cesse donc d’être un numéro d’inventaire abstrait.

Elle apparaît quelque part : troisième étage, unité, chambre, zone de stockage ou atelier biomédical.

Ce n’est plus seulement une expérience de laboratoire

Au Mid Cheshire Hospitals NHS Foundation Trust, en Angleterre, un projet de localisation en temps réel a notamment équipé des pompes à perfusion avec des technologies de suivi utilisant RFID et Bluetooth Low Energy.

NHS England décrit aujourd’hui plusieurs centaines d’équipements suivis, parmi lesquels des pompes, des scanners vésicaux et différents équipements mobiles.

Ce cas révèle surtout un phénomène organisationnel intéressant.

Lorsque les équipes ne savent pas facilement où se trouvent les équipements, certains services peuvent être tentés de conserver un appareil disponible « au cas où ».

Le raisonnement est parfaitement logique du point de vue du service.

Mais à l’échelle de l’hôpital, il peut produire un étrange cercle vicieux.

Une pénurie ressentie peut ainsi contribuer à produire elle-même une forme de pénurie.

Nous reviendrons précisément sur cette question dans le deuxième article de notre dossier.

Et l’IoT dans tout cela ?

Un autre mot apparaît rapidement : IoT, pour Internet of Things, ou Internet des objets.

Là encore, il faut éviter de mettre toutes les technologies dans un même grand sac numérique.

L’IoT désigne des équipements ou capteurs capables de recueillir et partager automatiquement des informations.

Pour notre pompe, cela signifie que nous pouvons progressivement ne plus seulement connaître son identité ou sa position.

Certains systèmes peuvent également remonter des informations liées à son utilisation, à son environnement ou à certains paramètres de fonctionnement.

Et maintenant arrive l’intelligence artificielle

C’est ici qu’il faut se méfier d’un raccourci très courant.

Une GMAO connectée n’est pas nécessairement une GMAO utilisant de l’intelligence artificielle.

Un QR code n’est pas de l’IA.

Une puce RFID n’est pas de l’IA.

Une balise Bluetooth n’est pas de l’IA.

Une carte affichant la position d’un pousse-seringue n’est toujours pas de l’IA.

Même un capteur transmettant automatiquement une température reste d’abord un capteur.

L’intelligence artificielle devient réellement intéressante lorsque le système exploite les données accumulées pour détecter une anomalie, prévoir un risque, recommander une intervention, établir une priorité ou optimiser une décision.

Notre pompe commence alors une nouvelle carrière

Cette dernière étape correspond à ce que l’on appelle la maintenance prédictive.

Les cinq étages de la maintenance intelligente

Il est utile de représenter cette évolution comme un immeuble à cinq étages.

Ces cinq niveaux ne sont pas obligatoirement franchis dans cet ordre, et tous les appareils n’ont aucune raison d’atteindre le cinquième.

Installer une intelligence artificielle pour savoir où se trouve un fauteuil roulant serait une manière assez sophistiquée d’éviter d’installer une balise.

L’enjeu n’est donc pas d’avoir « plus de technologie »

Une belle carte affichant deux mille petits points lumineux dans un hôpital peut être magnifique.

Si personne ne sait quoi faire avec ces points, elle demeure surtout une très coûteuse décoration murale.

Une donnée de localisation devient utile si elle permet au soignant de retrouver l’équipement.

Une donnée d’usage devient utile si elle montre que vingt appareils dorment dans un service tandis qu’un autre en manque.

Une information de maintenance devient utile si elle permet au technicien d’intervenir au bon moment.

Une prédiction devient utile si elle conduit à une décision qui évite réellement une panne, une immobilisation ou un risque.

Au fond, l’hôpital commence à voir ses propres objets

C’est peut-être cela, finalement, la transformation la plus intéressante.

Pendant longtemps, l’hôpital a disposé de fichiers permettant de savoir ce qu’il possédait.

La GMAO connectée lui permet progressivement de savoir ce qui se passe réellement avec ce qu’il possède.

Où est l’appareil ?

Est-il disponible ?

Circule-t-il ?

Est-il très utilisé ?

Doit-il être contrôlé ?

Combien d’appareils comparables possédons-nous ?

En avons-nous réellement besoin de davantage ?

Et, à terme : peut-on détecter qu’il commence à fonctionner anormalement avant même que la panne apparaisse ?

Ce changement paraît moins spectaculaire qu’un robot chirurgical.

Pourtant, à l’échelle d’un hôpital entier, il pourrait être considérable.