Human-centered automation of drug dispensing activity in hospitals
L'Automatisation centrée sur l'humain du circuit du médicament à l'hôpital
Résumé
Drug dispensing activity is a life critical system whose failure may result in preventable adverse events leading to longer patient stays in hospitals or patient death. According to the results of the National Survey of Care-Related Adverse Events (ENEIS) conducted in France in 2009, drugs are the third leading cause of serious adverse events (AEs60,000 to 130,000 drug-related AEs per year, of which 15,000 to 60,000 are preventable. Also, healthcare spendings represent 11.1 % of Gross Domestic Product. The challenge for the French healthcare system is therefore to improve the safety and performance of medication management in order to control avoidable drug-related events and healthcare costs.Automation has led to great improvements in life-critical systems as it increased safety, efficiency and comfort. In hospitals, automated drug delivery systems have been identified as a lever for improving efficiency and patient safety. However, the use of Automated Devices Cabinets (ADC) technology has generated the increase in errors related to technology, organizational factors, human errors, and a lack of sufficient decision support. In fact, managing the complexity of life-critical systems requires being equipped with the appropriate technology, controlling systemic risk factors and asking the right human agents for functions such as knowledge, experience and competence in prevention and problem solving. Documenting the situational awareness of the human agent is then crucial to support the decision-making of human-machine designers. Knowledge about the system's complexity aspects, risks and critical Human-Machine parameters to control for automated equipment's security and performance, will help operators to secure their automation process and to optimize their system's reliability. This research work aims to present our human-centered automation design approach based on multidisciplinary preventive and retrospective risks analysis methods and Human-Machine systems theory, which have been deployed in more than 45 hospitals equipped with ADCs or with ADCs acquisition's project. Our approach integrates various tools for:•The analysis of hospital organization context before automation,•The development of the first level of operators' situation awareness through the identification of hospital needs and systemic risks of manual and automated drug dispensing activity,•The development of the second level of operators' situation awareness through the study of tasks allocation between automated and human agents,•An assessment of the achievement of hospitals' objectives by evaluating the adequacy of the automated solutions with hospital's needs, •A projection in the future situation with a retrospective analysis of automated activity and Human-Machine parameters to control,•The elaboration of the action plan.The deployment of our anthropocentric approach has revealed a critical Human-Machine to be mastered to secure the automation of drug distribution systems.
La prise en charge médicamenteuse des patients est un système complexe critique dont les dysfonctionnements peuvent conduire à des évènements indésirables graves pouvant rallonger la durée de séjour des patients hospitalisés. D'après les résultats de l'Enquête nationale sur les événements indésirables liés aux soins (ENEIS) menée en France en 2009, les médicaments sont la troisième cause d'événements indésirables graves (EIG) : 60 000 à 130 000 EIG par an sont liés au médicament, dont 15 000 à 60,000 seraient évitables. Par ailleurs, les dépenses de santé sont conséquentes en France et représentent 11,1 % du Produit Intérieur Brut. Les principaux défis du système de santé français sont une sécurisation et une performance du circuit du médicament et de la prise en charge médicamenteuse des patients pour une maîtrise des erreurs médicamenteuses et des dépenses de santé.L'automatisation a amélioré la sécurisation, la performance et l'ergonomie dans les systèmes complexes critiques. Dans les hôpitaux, les systèmes automatisés de distribution des médicaments ont été identifiés comme un levier de performance et de sécurisation de la prise en charge médicamenteuse des patients. Néanmoins, l'exploitation des automates s'est accompagnée d'une recrudescence d'erreurs liées à la technologie, aux facteurs organisationnels, aux erreurs humaines, ou à un manque de documentation de la prise de décision. En effet, la gestion de la complexité des systèmes critiques nécessite une intégration appropriée de la technologie, un contrôle des facteurs de risque systémiques, et l'exploitation des habiletés des agents humains telles que leurs connaissances, leur expérience et leurs compétences en prévention et en résolution de problèmes.La documentation de la conscience de la situation de l'agent humain est donc cruciale pour éclairer la prise de décision des concepteurs et des utilisateurs de solutions automatisées. La compréhension de la complexité du système, des risques, et l'identification des paramètres Homme-Machine critiques pour contrôler la sécurité et la performance des équipements automatisés permet aux opérateurs de sécuriser leur processus d'automatisation et d'optimiser la fiabilité de leur système.Ces travaux de recherche présentent notre approche anthropocentrée d'automatisation basée sur des méthodes multidisciplinaires d'analyses préventive et rétrospective des risques et sur la théorie des systèmes Homme-Machine. Notre approche anthropocentrée d'automatisation du circuit du médicament intègre divers outils d'analyse de l'organisation hospitalière, de modélisation de l'activité de distribution de médicaments, de développement de la conscience de la situation des opérateurs, d'évaluation de la performance de l'automatisation de l'hôpital, et de sécurisation de l'activité automatisée. Nous avons déroulé notre approche dans plus de 45 hôpitaux équipés ou en cours d'acquisition de solutions automatisées de distribution des médicaments. Le déploiement de notre approche anthropocentrée d'automatisation a permis d'identifier les paramètres Homme-Machine critiques pour sécuriser et optimiser la prise en charge médicamenteuse des patients.