Brevet FR3107984A1 — publié le 20210910

Procédé d’assistance pour une identification automatisée de dossiers de séjours hospitaliers susceptibles de comprendre des erreurs de codage. Le procédé comprend une phase d’apprentissage (A) et une phase de prédiction (B). La phase d’apprentissage (A) comprend une génération d’une cartographie (C) dans un espace à K2 dimensions comprenant des points de référence représentant respectivement à des séjours de référence. La phase de prédiction comprend: une projection d’un vecteur représentant un séjour à évaluer dans l’espace à K2 dimensions; une identification (B220) dans l’espace à K2 dimensions de points de référence les plus proches du point projeté; un calcul (B230) d’un score estimé pour le séjour considéré par comparaison entre les niveaux de sévérité des séjours de référence les plus proches identifiés et le niveau de sévérité du séjour considéré; une pondération (B240) du score estimé par au moins un coefficient de pondération obtenu par application d’au moins une règle métier aux données de description du séjour considéré de sorte à obtenir un score pondéré (SP); une identification (B250) du séjour comme étant ou non susceptible de comporter des erreurs de codage sur la base du score pondéré (SP). Figure pour l’abrégé : fig. 2b Assistance à l'identification de dossiers de description de séjours hospitaliers présentant des erreurs de codage L’invention se situe dans le domaine du traitement de dossiers de séjours hospitaliers. Elle concerne un procédé d’assistance pour une identification automatisée de dossiers de séjours hospitaliers susceptibles de comprendre des erreurs de codage et un dispositif de prédiction correspondant. ETAT DE LA TECHNIQUE Dans le domaine du traitement de dossiers de séjours hospitaliers, la codification des données de description des dossiers de séjours hospitaliers est particulièrement complexe et source d’erreurs diverses. Les données de description des dossiers de séjours hospitaliers comprennent, outre les données d’identification des patients, des données relatives aux pathologies des patients, des données relatives aux résultats d’examens médicaux, par exemple les analyses biologiques, des données relatives aux actes médicaux réalisés par le personnel médical pendant le séjour, des données relatives aux diagnostics réalisés, etc. Le codage des données relatives aux actes médicaux et diagnostics réalisés est entièrement normalisé (cf. «Manuel des groupes homogènes de malades» ou GHM édité par le ministère de la santé français). Les dossiers doivent donc respecter ces normes de codage. Or compte-tenu de la diversité des codes possibles, des actes médicaux associés, des multiples utilisateurs (personnel médical incluant médecin et auxiliaires médicaux variés) et de la diversité des situations des patients, des erreurs de codage peuvent survenir aisément. Ces erreurs peuvent résulter d’une absence de saisie ou de mésusage de codes correspondants aux pathologies du patient ou de codes correspondants aux actes réalisés. D’autres types d’erreurs peuvent également se présenter. Afin de pouvoir identifier les dossiers de séjours hospitaliers qui comportent des erreurs de codage, différentes techniques sont actuellement utilisables. Il est par exemple possible de définir une ou des règles pour une catégorie de dossier (une catégorie correspondant par exemple à un code diagnostic), et de vérifier si les dossiers de cette catégorie vérifient cette ou ces règles. Ceci implique d’extraire de la base de données tous les dossiers de cette catégorie, sur la base d’un ou plusieurs critères de recherche. Pour pouvoir vérifier différentes catégories de dossiers, de nombreuses requêtes spécifiques doivent être construites pour pouvoir interroger la base de données, extraire des dossiers sur la base des critères de recherche et ensuite vérifier le contenu des dossiers extraits. Ceci doit être réalisé pour chaque catégorie de dossier susceptible de poser problème, ce qui implique de procéder catégorie par catégorie, au risque que certaines catégories de dossier ne soient pas traitées ou même pas identifiées comme pouvant poser des problèmes de codage. En outre, selon les outils logiciels d’interrogation de la base de données qui sont à disposition (requêtes SQL, interface utilisateur adaptée ou pas, etc), la constitution de ces requêtes peut être fastidieuse ou impossible. L’efficacité de la détection des erreurs de codage reste au final très empirique et nécessite une maintenance constante pour s’adapter à toutes les nouvelles catégories ou les nouveaux critères qui doivent être pris en compte. Il apparaît ainsi un besoin d’un outil permettant d’automatiser l’identification de dossiers présentant des erreurs de codage, tout en augmentant l’efficacité de cette identification, en facilitant la maintenance de l’outil et en couvrant le plus systématiquement possible tous les dossiers. RESUME Selon un premier aspect, la présente description concerne un procédé d’assistance pour une identification automatisée de dossiers de séjours hospitaliers susceptibles de comprendre des erreurs de codage, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant une phase d’apprentissage et une phase de prédiction ; la phase d’apprentissage étant appliquée à des séjours de référence et comprenant - une obtention de niveaux de sévérité pour des séjours de référence ; - une génération d’une matrice de référence à partir de vecteurs de référence, chaque vecteur de référence comprenant des valeurs de K1 paramètres de description de séjour relatives au séjour de référence concerné; - une obtention d’une matrice de projection sur K2 composantes correspondant à K2 vecteurs propres associés aux K2 valeurs propres les plus élevées d’une matrice de variance-covariance de la matrice de référence; - une obtention d’un ensemble de points de référence dans un espace à K2 dimensions par projection des vecteurs de référence sur les K2 composantes; la phase de prédiction étant appliquée à au moins un séjour à évaluer et comprenant pour chaque séjour concerné: - une obtention d’un niveau de sévérité pour le séjour considéré et d’un vecteur comprenant des valeurs des K1 paramètres de description relatives au séjour considéré; - une projection du vecteur au moyen de la matrice de projection de sorte à obtenir un point projeté dans l’espace à K2 dimensions; - une identification dans l’espace à K2 dimensions de points de référence les plus proches du point projeté; - une calcul d’un score estimé pour le séjour considéré par comparaison entre les niveaux de sévérité des séjours de référence les plus proches identifiés et le niveau de sévérité du séjour considéré; - une pondération du score estimé par au moins un coefficient de pondération obtenu par application d’au moins une règle métier à des données de description du séjour considéré de sorte à obtenir un score pondéré ; - une identification du séjour comme étant ou non susceptible de comporter des erreurs de codage sur la base du score pondéré . Dans un ou plusieurs modes de réalisation, le procédé d’apprentissage comprend une étape de présentation à un utilisateur via une interface utilisateur d’au moins un dossier identifié comme étant susceptible de comporter des erreurs de codage. Dans un ou plusieurs modes de réalisation du procédé d’apprentissage, la phase de prédiction est appliquée à un ensemble de plusieurs séjours relatifs à une période d’analyse, les séjours étant classés en différentes catégories sur la base de leur score pondéré et présentés à un utilisateur via une interface utilisateur catégorie par catégorie. Dans un ou plusieurs modes de réalisation du procédé d’apprentissage, la phase de prédiction est appliquée à un ensemble de plusieurs séjours relatifs à une période d’analyse, les séjours étant triés par ordre de score pondéré croissant ou décroissant et présentés à un utilisateur via une interface utilisateur selon l’ordre obtenu. Dans un ou plusieurs modes de réalisation du procédé d’apprentissage K2 est strictement inférieur à K1. Dans un ou plusieurs modes de réalisation du procédé d’apprentissage, le nombre K2 de composantes est compris entre 2 et 10. Dans un ou plusieurs modes de réalisation du procédé d’apprentissage, la phase d’apprentissage et la phase de prédiction est appliquée à un groupe de séjours de référence correspondant à un groupe de patients ayant une prise en charge similaire. Dans un ou plusieurs modes de réalisation du procédé d’apprentissage le coefficient de pondération obtenu pour une règle métier est ajusté par apprentissage en fonction d’un nombre de faux positifs et/ou faux négatifs et/ou vrai positifs et/ou vrai négatifs obtenus en appliquant la règle métier à des données de description des séjours de référence. Les différents modes de réalisation du procédé selon le premier aspect sont combinables entre eux. Selon un deuxième aspect, la présente description concerne un dispositif comprenant des moyens de mise en œuvre des étapes d’un procédé selon le premier aspect. Selon un autre aspect, la présente description concerne un programme d'ordinateur comportant des instructions de programme pour l'exécution des étapes d’un procédé selon le premier aspect lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Selon un autre aspect, la présente description concerne un support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme pour l'exécution des étapes d’un selon le premier aspect lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres avantages et particularités résulteront de la description qui va suivre, donnée à titre d'exemple non limitatif et faite en référence aux figures annexées dans lesquelles : représente de manière schématique un exemple de système informatique selon un exemple de réalisation; est un organigramme d’une phase d’apprentissage d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation; est un organigramme d’une phase de prédiction d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation; est un schéma illustrant les opérations de traitement de données effectuées par un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation; est un schéma illustrant les performances d’une analyse en composantes principales; est un schéma illustrant des aspects de l’analyse en composantes principales appliquée aux séjours de référence selon un exemple de réalisation; est un schéma illustrant une cartographie de séjours de référence obtenue lors de la mise en œuvre d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation; illustre des performances d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation; illustre des performances d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation. DESCRIPTION DETAILLEE Le procédé d’assistance à l’identification de séjours permet une identification des séjours à recoder sans avoir à faire d’hypothèse de travail sur les séjours ou à définir de catégorie de séjours. Il est possible en outre de travailler avec un nombre réduit de composantes, par exemple seulement K2= 2 composantes ce qui facilite le travail d’analyse et réduit le temps de calcul associé. En outre ce procédé d’assistance peut apprendre en permanence, en intégrant les séjours dont les dossiers ont été vérifiés et recodés et/ou les séjours n’ayant pas besoin d’un recodage dans l’ensemble des séjours de référence. Le score obtenu par comparaison avec les séjours de référence les plus proches représente le taux d’atypie d’un dossier. Le score pondéré (SP) qui prend en compte les règles métier représente une probabilité pour le dossier concerné de comporter des erreurs. Le score pondéré (SP) permet de trier et/ou hiérarchiser les dossiers à vérifier de sorte à rendre le travail de vérification efficace en le focalisant en priorité sur les dossiers avec un score élevé. Une valeur de seuil peut être définie pour ce score pondéré (SP) en dessous de laquelle on estime qu’aucune vérification n’est nécessaire. Le score pondéré (SP) permet en outre de faire des groupes de dossiers à vérifier en regroupant les dossiers ayant un score pondéré (SP) dans une même plage de valeurs en vue d’organiser le travail de vérification selon l’expertise médicale requise pour la vérification. La FIG. 1 représente de manière schématique un exemple de système informatique pour la mise en œuvre d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation. Ce système informatique 100 comprend un dispositif de saisie 110 et un dispositif de prédiction 120. Chaque dispositif 110, 120 est un dispositif informatique qui présente globalement l'architecture d'un ordinateur, incluant des constituants d'une telle architecture: mémoire(s) de données, processeur(s), bus de communication, interface(s) utilisateur 112, 123, interface(s) matérielle(s) pour la connexion de ce dispositif informatique à un réseau ou un autre équipement, etc. Il peut s'agir d'un dispositif fixe ou mobile. Ce système informatique 100 comprend en outre une base de données 115 pour le stockage de données de description de séjours de référence et une base de données 116 pour le stockage de données de description de séjours à évaluer. Les deux dispositifs informatiques 110 et 120 communiquent entre eux via une ou plusieurs liaisons 150 de transmission de données. Selon un mode de réalisation, le dispositif de prédiction 120 accède en temps réel aux données de description de séjours produites par le dispositif de saisie 110, par exemple via la base de données 115. Le dispositif de saisie 110 et/ou la base de données 115 peuvent servir de dispositif source pour l’obtention des données de description de séjours. Le dispositif de prédiction 120 comprend des moyens 121 de mise en œuvre d’un procédé d’assistance selon la présente description. Le dispositif de prédiction 120 comprend des moyens d’obtention de données de description de séjours générées par le dispositif de saisie 120 et des moyens de transmission au dispositif de saisie 110 de scores déterminés pour les séjours. Le dispositif de prédiction 120 comprend en outre des moyens d’analyse et traitement des données de description de séjours générées par le dispositif de saisie 110 et des moyens de génération de scores déterminés pour les séjours. Pour chaque séjour (séjour de référence ou séjour à évaluer), un dossier est constitué. Ainsi on parlera indifféremment de dossier de référence/ séjour de référence et de dossier à évaluer ou séjour à évaluer. Les FIG. 2A et 2B représentent un organigramme d'un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation. Bien que les différentes étapes de l'organigramme soient présentées et décrites de façon séquentielle, l'homme de l'art comprendra que certaines ou toutes les étapes peuvent être exécutées dans un ordre différent, peuvent être combinées ou omises, et certaines ou toutes les étapes peuvent être effectuées en parallèle. Les étapes de la méthode peuvent être mises en œuvre par un dispositif de prédiction 120 tel que décrit par référence à la FIG. 1. Le procédé d’assistance comprend une phase d’apprentissage et une phase de prédiction. La phase d’apprentissage est décrite par référence à la FIG. 2A, tandis que la phase de prédiction est décrite par référence à la FIG. 2B. La fig.3 est un schéma illustrant les opérations de traitement de données effectuées par un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation et les relations entre les données générées. A l’étape A200, des données de description d’une pluralité de séjours de référence sont obtenues en provenance d’un dispositif source. Cette réception peut être mise en œuvre par exemple via une interface de programme (API) se connectant dynamiquement au dispositif 110 de saisie et/ou à la base de données 115. Cette transmission des données de description peut avoir lieu dès qu’un nouveau dossier est enregistré dans la base de données 115 ou sur requête du dispositif de prédiction 120, par exemple de manière périodique (une fois par jour, par semaine, par mois, etc). Les séjours de référence correspondent à des séjours correctement codés. Les séjours de référence correspondent par exemple à des séjours ayant déjà fait l’objet d’une vérification manuelle et/ou des séjours d’exemple, de sorte que les séjours de référence comprennent peu ou pas d’erreurs de codage ou des erreurs de moindre importance et peuvent servir de référence fiable pour les nouveaux séjours à évaluer. Le dossier d’un séjour comprend les données (électroniques) de description de ce séjour. Les données de description de séjours qui sont utiles pour la mise en œuvre de l’identification des erreurs de codage peuvent comprendre différents paramètres: des données relatives aux pathologies des patients, des données d’analyses médicales, des données relatives aux actes médicaux réalisés par le personnel médical pendant le séjour et les données relatives aux diagnostics réalisés, ainsi que des données relatives aux durées de séjours et unités médicales (ou services cliniques au sein d’un établissement) de prise en charge. Pour les besoins de la phase d’apprentissage et de calcul du score IA, un sous-ensemble de moins d’une dizaine de paramètres de description peut suffire pour coder un vecteur représentant un séjour (séjour de référence ou séjour à évaluer). Dans un mode de réalisation, les 5 paramètres suivants sont utilisés pour coder un séjour au moyen d’un vecteur: durée du séjour, décès ou non du patient pendant le séjour, âge du patient, sexe du patient, nombre de diagnostics réalisés, nombre de RUM (Résumé d’Unité Médical), c’est-à-dire le nombre d’unités médicales ayant pris en charge le patient pendant son séjour. Pour l’application de règles métiers, des paramètres supplémentaires peuvent être utilisés, notamment tous les paramètres issus du dossier patient informatisé. Par exemple cela peut être les caractéristiques du séjour, les prescriptions médicales, les notes du personnel soignant, le contenu de rapports d’hospitalisation, les comptes rendus d’examens médicaux, les résultats d’examens complémentaires, les résultats d’analyses biologique tels que créatine, glycémie, calcémie, natrémie, etc. Des exemples seront décrits plus en détails ci-dessous. A l’étape A200, un niveau de sévérité est en outre obtenu pour chacun des séjours de référence. Ce niveau de sévérité est le niveau de sévérité codé dans le dossier au moment de l’analyse du dossier. Ce niveau de sévérité est par exemple déterminé à partir du code GHM associé à un dossier/ séjour, en extrayant le dernier digit de ce code qui correspond à un niveau de sévérité. Ce code GHM est calculé automatiquement pour chaque séjour et chaque par dossier et se calcule sur la base de l’ensemble des actes et diagnostics ainsi que d’autres paramètres tels que l’âge du patient ou la durée du séjour. En France, le ministère de la santé définit et met à jour régulièrement les codes GHM. Un code GHM comprend un ensemble de caractères alphanumériques composé dans l’ordre de 2 chiffres, 1 lettre, 3 chiffres (ou bien 2 chiffres et 1 lettre), le dernier élément codant un niveau de sévérité sur une échelle discrète de 1 à 4 pour l’activité de médecine, chirurgie et de A à D pour l’obstétrique et la néonatologie. Pour certains séjours particuliers le dernier caractère ne dépend pas de la sévérité et est fixe (par exemple: J pour les séjours en ambulatoire, T pour les séjours de très courte durée, Z pour les séjours sans niveau de sévérité possible, et E pour certains séjours avec décès). Les 2 premiers chiffres et la lettre et 2 premiers chiffres forme la racine du code GHM et servent à identifier une catégorie de groupe homogène de malades. Un autre système de codification de niveaux de sévérité est également utilisable. A l’étape A210, une matrice de référence est formée à partir de vecteurs de référence, chaque vecteur de référence comprenant les valeurs de paramètres de description d’un séjour de référence. Chaque vecteur de référence comprend K1 valeurs de paramètres de séjours. Les K1 valeurs de paramètres de séjours correspondent à un premier sous-ensemble des données de description de séjour. Le nombre de paramètres K1 peut être choisi par exemple entre 5 et 10. Par exemple les K1= 5 paramètres suivants sont utilisés pour coder un séjour au moyen d’un vecteur: durée du séjour, décès ou non du patient pendant le séjour, âge du patient, sexe du patient, nombre de diagnostics réalisés, nombre de RUM (Résumé d’Unité Médical) par lequel est passé le patient pendant son séjour. Les autres paramètres de description peuvent être utilisés pour l’application des règles métier comme décrit plus en détail ci-dessous. Les valeurs numériques des paramètres de description d’un séjour sont de préférences normalisées. A l’étape A220, une matrice de projection sur K2 ( A l’étape A230, un ensemble de points de référence dans un espace à K2 dimensions par projection des vecteurs de référence sur les K2 composantes est obtenu. Dans le cas d’exemple où K2=2, les vecteurs de référence correspondant aux séjours de référence sont projetés sur les deux composantes résultant de l’analyse en composante principale de sorte à obtenir un ensemble de points dans un espace bidimensionnel. L’ensemble de points de référence ainsi obtenu constitue une cartographie (C) des séjours de référence (voir Fig. 3 et Fig. 5=. La fig.5 comprend 2 diagrammes correspondant aux figures 5a et 5b. Sur les 2 diagrammes de la figure 5, les 2 axes correspondent respectivement aux K2=2 composantes issues de l’analyse en composantes principales. La fig. 5a illustre une cartographie (C) de séjours de référence obtenue lors de la mise en œuvre d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation. Chaque point de référence représentant un séjour de référence est associé à un niveau de sévérité. La Fig. 5a est représentée une cartographie illustrant pour une racine de GHM les contributions des K1=5 variables d’origine sur les K2=2 axes principaux obtenus par la méthode d’ACP. Les étapes A200 à A230 peuvent être exécutées groupe par groupe pour des groupes prédéfinis de séjours de référence de sorte à obtenir une cartographie (C) des séjours de référence propre à un groupe de séjours. Un groupe correspond par exemple à un groupe de patients ayant une prise en charge similaire. En pratique, on peut sélectionner tous les séjours ayant une même racine de code GHM de sorte à disposer d’un tri aisé et automatique par groupe homogène. La matrice de projection P obtenue pour les séjours de référence appartenant à un groupe donné sera utilisée dans la phase de prédiction pour des séjours à évaluer appartenant à ce même groupe. A l’étape B200, des données de description d’un ou plusieurs séjours à évaluer sont obtenues en provenance d’un dispositif source. Cette réception peut être mise en œuvre par exemple via une interface de programme (API) se connectant dynamiquement au dispositif 110 de saisie et/ou à la base de données 116. Cette transmission des données de description peut avoir lieu dès qu’un nouveau dossier est enregistré dans la base de données 116 ou sur requête du dispositif de prédiction 120, par exemple de manière périodique (une fois par jour, par semaine, par mois, etc). Les séjours à évaluer peuvent par exemple correspondre à des séjours qui se sont terminés pendant une période donnée, appelée ici période d’analyse. A l’étape B210, un niveau de sévérité pour le séjour considéré et un vecteur Vi correspondant aux données de description du séjour considéré sont obtenus. La liste de K1 paramètres utilisés pour la description d’un séjour à évaluer dans cette étape est identique à la liste des K1 paramètres utilisés pour la description d’un séjour de référence. Si les valeurs de paramètres de description des séjours de référence utilisés dans la phase d’apprentissage A sont normalisés, les données de description de chaque séjour à évaluer sont également normalisées pour l’exécution de la phase de prédiction, en utilisant la même fonction de normalisation de sorte à pouvoir effectuer une vérification significative. Les étapes B220 à B250 sont ensuite exécutées pour chaque séjour à évaluer. A l’étape B220, les K séjours de référence les plus proches du séjour à évaluer sont identifiés. Pour cette identification, on utilise la cartographie (C) dans l’espace à K2 dimension des séjours de référence et du séjour à évaluer. Le vecteur Vi correspondant au séjour à évaluer est projeté au moyen de la matrice de projection P obtenu dans la phase d’apprentissage de sorte à obtenir un point projeté dans l’espace à K2 dimensions. Les points de référence les plus proches du point projeté sont identifiés: ces points de référence correspondent aux séjours de référence les plus proches. A l’étape B230, un score est estimé pour le séjour considéré à partir des dossiers de référence les plus proches identifiés à l’étape B220. Ce score estimé, appelé ici aussi «score IA (SIA)», est calculé en comparant les niveaux de sévérité des séjours de référence les plus proches identifiés et le niveau de sévérité du séjour considéré. Le but est ici d’identifier un séjour en atypie, c’est-à-dire un séjour ayant un niveau de sévérité différent du niveau de sévérité attendu compte-tenu des séjours de référence. A l’étape B240, un score pondéré (SP) est calculé pour le séjour concerné en prenant en compte des règles métiers. Au moins un coefficient de pondération obtenu par application d’au moins une règle métier aux données de description du séjour considéré et ce ou ces coefficients de pondération sont utilisés pour calculer le score pondéré (SP) à partir du score IA (SIA) obtenu à l’étape B230. La somme du ou des coefficients de pondération obtenu par application des différentes règles métier à un séjour donné est appelé ici «score métier». Le score pondéré (SP) est ainsi calculé comme la somme du score IA (SIA) et du score métier. Les paramètres de description utilisés pour l’application des règles métier peuvent s’appliquer à des paramètres différents des K1 paramètres utilisés pour coder les vecteurs de référence et les vecteurs Ki. Il peut aussi y avoir chevauchement entre l’ensemble de ces K1 paramètres et ceux utilisés pour l’application des règles métiers. Les paramètres de description utilisées pour les règles métier comprennent par exemple: les données relatives aux pathologies des patients et/ou les données relatives aux résultats d’examens médicaux et/ou les codes identifiant les actes médicaux réalisés par le personnel médical pendant le séjour et/ou les codes identifiant les diagnostics réalisés. A l’étape B250, sur la base du score pondéré (SP), il est possible de déterminer si le séjour considéré est ou non susceptible de comporter des erreurs de codage. A l’étape B260, une liste de séjours à vérifier parmi ceux susceptibles de comporter des erreurs de codage est constituée après exécution des étapes B220 à B250 pour chacun des séjours à évaluer. Cette liste de séjours est constituée par un tri sur la base des scores pondérés obtenus pour chacun des séjours à évaluer. La liste des séjours à vérifier peut être présentée à un utilisateur. Un ou plusieurs dossiers identifiés comme étant susceptibles de comporter des erreurs de codage peuvent être présentés un utilisateur via une interface utilisateur du dispositif de saisie 110. Un utilisateur U1 peut alors procéder à la vérification des dossiers de séjours identifiés à l’étape B260. Les dossiers présentés à l’utilisateur peuvent être triés par ordre de score pondéré (SP) croissant ou décroissant ou bien être classés en différentes catégories, une catégorie correspondant par exemple à un intervalle de valeurs du score pondéré sur la base de leur score pondéré (SP) et présentés catégorie par catégorie. La phase d’apprentissage et la phase de prédiction est appliquée à un groupe de séjours de référence correspondant à un groupe de patients ayant une prise en charge similaire de sorte à augmenter l’efficacité et la pertinence de la phase d’apprentissage et de la phase de détection. L’analyse en composantes principales utilisée dans l’étape A220 utilise par exemple la méthode suivante. Chaque dossier de référence est représenté au moyen d’un vecteur de référence comprenant K1 variables (par exemple K1=5). Pour chaque racine de GHM une matrice de référence X est constituée à partir des vecteurs de références associés aux différents séjours de référence. La matrice X définit donc N séjours en fonction de K1 variables. A partir de la matrice X, on calcule une matrice X’ qui est le produit de la matrice X avec une matrice de passage P (ou matrice de projection), composée des vecteurs propres rangées dans l’ordre décroissant selon leurs valeurs propres associées. Cette technique permet d’extraire une quantité maximale d’information de l’ensemble des données de description des séjours de référence tout en l’allégeant. On détermine le nombre K2 de variables, K2 [Math.1] où Det désigne le déterminant une matrice et I est la matrice identité de dimension K1. Puis on résout les équations Sv1= λ1v1 et Sv2= λ2v2 et , S étant la matrice de covariance de X, v1 et v2 étant les 2 vecteurs propres les plus «importants» du point de vue de la quantité d’information. On crée la matrice de passage P = ( . La nouvelle matrice condensée de dimensions N*K2 est donnée par X’ = XP. La matrice condensée X’ comprend, pour chaque séjour de référence, K2 valeurs de paramètres décrivant ce séjour de référence. Ainsi, le séjour de référence est représenté par un point de référence dont les coordonnées dans un espace à K2 dimensions sont les K2 valeurs de paramètres. fig.4 est un schéma de principe illustrant les performances d’une analyse en composantes principales et comment, sur un ensemble de points de référence représentant des séjours de référence dans un espace (ici un espace bi-dimensionnel pour simplifier), on peut déterminer les composantes principales: sur la figure 4, ces composantes principales correspondent aux axes orthogonaux principaux sur lesquels on peut projeter les coordonnées des points de référence. La méthode utilisée pour déterminer les K plus proches voisins et le score lors de l’étape B220 et B230 est par exemple la suivante. Pour chaque dossier i, on cherche les dossiers de référence les plus proches en terme de distance euclidienne dans un espace à K2 dimensions dans lequel est représenté le point projeté correspondant au séjour à évaluer. Puis l’on estime le niveau de sévérité du dossier à évaluer à partir des niveaux de sévérité des dossiers de référence les plus proches. Par exemple, pour chaque dossier à évaluer, on peut le comparer en distance euclidienne à 9, 12 ou 15 dossiers de référence. Le niveau de sévérité dominant sur ces dossiers détermine le niveau de sévérité attendue du dossier à évaluer. Le niveau de sévérité estimé est par exemple obtenu par pondération des niveaux de sévérité des dossiers de référence les plus proches. Le coefficient de pondération appliqué à un dossier de référence est par exemple l’inverse de la distance euclidienne entre le point projeté représentant le dossier à évaluer et le point de référence représentant le dossier de référence. Le score IA (SIA) est égal à la différence entre le niveau de sévérité estimé au moyen des séjours de référence les plus proches et le niveau de sévérité codé (au moyen par exemple du code GHM) dans le dossier du séjour à évaluer. Par exemple, si le niveau de sévérité codé est de 2 et le niveau de sévérité estimé de 4, le score IA (SIA) est de +2. Dans un mode de réalisation, on utilise la valeur absolue de la différence entre le niveau de sévérité estimé au moyen des séjours de référence les plus proches et le niveau de sévérité codé dans le dossier du séjour à évaluer. Dans un autre mode de réalisation, si la différence entre le niveau de sévérité estimé et le niveau de sévérité codé est négative, le score IA (SIA) est fixé à zéro. La méthode utilisée pour pondérer le score lors de l’étape B240 est par exemple la suivante. Une règle métier sert à déterminer si une (ou plusieurs) condition(s) prédéterminée(s) est (sont) vérifiée(s). L’application d’une règle métier à un séjour permet d’obtenir une valeur binaire ou un coefficient de pondération (ou nombre de points) selon que le séjour vérifie ou non la ou les conditions associées à la règle. On applique alors chaque règle métier au séjour à évaluer et on obtient un coefficient de pondération total par addition des coefficients de pondération obtenus pour chaque règle métier. Par exemple, on affecte 1 point au séjour à évaluer pour chaque règle métier vérifiée. Si on dispose de 3 règles métier, que le séjour vérifie la règle 1 et 3 mais pas la règle 2 alors le coefficient de pondération affecté au dossier est égal au nombre total de points, soit 2. Le coefficient de pondération correspondant à une règle métier peut varier selon le niveau d’impact d’une erreur dans un dossier qui vérifie la règle métier. Par exemple, si le patient décède pendant le séjour, un coefficient de pondération plus élevé (égal à 2, 3 ou plus) peut être affecté au dossier pour augmenter son score pondéré (SP) et forcer la vérification du dossier. Le coefficient de pondération associé à une règle métier peut être déterminé par une méthode statistique, par exemple selon la probabilité de détecter une erreur au moyen de cette règle métier. Par exemple, le coefficient de pondération pour une règle métier est déterminé par apprentissage en fonction d’un nombre de faux positifs et/ou faux négatifs et/ou vrai positifs et/ou vrai négatifs obtenus en appliquant la règle métier à des données de description des séjours de référence. Un premier type de règle métier peut servir à identifier une catégorie de dossiers nécessitant une vérification systématique et/ou fortement susceptible de présenter des erreurs de codage et/ou présentant a priori au moins une erreur de codage. Une telle règle métier sert ainsi à calculer une probabilité de présence d’une erreur de codage au moyen du coefficient de pondération associé. Par exemple, une règle métier sert à identifier les séjours ayant une durée de séjour de 10% ou 20% supérieure à la moyenne nationale. Si la durée du séjour est trop élevée par rapport à la moyenne nationale, cela signifie que le séjour a de fortes chances d'être mal codé car il est comparé avec une mauvaise durée moyenne de séjour ou il n'a pas un niveau de sévérité correct ou bien son code GHM est incorrect. Par exemple, une règle métier sert à identifier un dossier dans lequel un diagnostic associé (DAS) est typé comme "sans précision". Dans la classification des diagnostics, ce sont le plus souvent les codes se terminant par l’extension «.9», par exemple le code C79.9 «Tumeur maligne secondaire de siège non précisé» alors que des codes spécifiques existent pour ces tumeurs, par exemple le code C79.8 "Tumeur maligne secondaire d'autres sièges précisés» ". Le cas «non précisé» est souvent associé à un niveau de sévérité inférieur à celui avec précision. Il importe donc de détecter ces dossiers pour compléter le codage des diagnostics. Un deuxième type de règle métier peut servir à identifier des pathologies sur la base de valeurs anormales de paramètres d’analyses biologiques. En identifiant les dossiers correspondant, on peut vérifier s’il n’y a pas de codes de diagnostic manquants dans le dossier. Par exemple, une règle métier «Hypocalcémie» sert à identifier un patient présentant un dosage de calcémie inférieur à la norme biologique. Par exemple une règle métier “Dénutrition Sévère» sert à identifier un patient présentant un taux d'albumine très inférieure à la norme biologique. Par exemple, une règle métier «Obésité» peut servir à détecter des séjours de patients dont les mesures de taille et de poids amenant au calcul d'un IMC supérieur à 40. De telles situations permettent le plus souvent de détecter un code diagnostic manquant correspondant à une ou des pathologies détectées par les paramètres biologiques. Pour permettre une codification des règles métier, chaque valeur de paramètre concerné par une règle (paramètre biologique ou autre) peut être normalisée sur la base d’une valeur moyenne et/ou d’une valeur de référence et/ou d’un écart type de la distribution statistique des valeurs de ce paramètre sur l’ensemble des séjours de référence considérés. Pour toutes les règles métier basées sur des paramètres biologiques, une condition supplémentaire pouvant être vérifiée pour l’affectation des coefficients de pondération est que le niveau de sévérité codé dans le dossier (extrait du code GHM) ne soit pas supérieur ou égal au niveau de sévérité correspondant au code diagnostic associé. Par exemple, une carence en vitamine D apporte un niveau de sévérité maximum de 2 (sur une échelle de 4). Ainsi tous les dossiers avec un niveau de sévérité supérieur ou égal à 2 ne seront pas identifiés par cette règle métier et le coefficient de pondération sera égal à zéro. La méthode de pondération du score au moyen des coefficients de pondération calculés par les règles métiers lors de l’étape B240 peut être la suivante. Les coefficients de pondération obtenus pour les différentes règles métier sont additionnés pour donner un «score métier» qui est ajouté au score IA (SIA) obtenu par comparaison avec les séjours de référence le plus proche. Outre les coefficients de pondération déterminés par application des règles métier, il est possible d’appliquer un coefficient de pondération supplémentaire entre 0 et 1 correspondant à la durée du séjour. Ce coefficient de pondération supplémentaire peut être déterminé comme le ratio entre la durée du séjour à évaluer et la durée maximale de séjour observée sur une période d’analyse donnée et pour un groupe homogène (par exemple GHM). Le coefficient de pondération supplémentaire est ajouté à la valeur du score. Ceci permet d’éviter d’avoir à ce stade un score nul, en ajoutant une pondération liée à la durée de séjour. Lors de l’étape B260 d’identification des dossiers à vérifier, les scores peuvent être préalablement normalisés sur l’ensemble des dossiers de séjours à évaluer. Le score peut par exemple être normalisé sur une échelle entre 0 et 1, 1 et 10, entre 1 et 100, etc. Un score maximum est identifié sur l’ensemble des dossiers de séjours à évaluer. Le score final est par exemple égal à 10 *(score pondéré (SP) – score minimum)/(score maximum – score minimum). L’ensemble des dossiers de séjours à évaluer peut ici être l’ensemble des dossiers des séjours qui se sont terminés sur une période d’analyse donnée (journée, semaine, mois). Des exemples de calcul de score sont illustrés ci-dessous. Exemple séjour 1: séjour de 3 jours, patient venant pour un carcinome hépato- cellulaire; groupe (GHM) codé dans le dossier au moment de l’analyse: 07K061 (racine 07k06, «Actes thérapeutiques par voie vasculaire pour des affections malignes du système hépatobiliaire, niveau de sévérité égal à 1). Pour ce groupe, la durée moyenne de séjour national est de 2 jours, le patient est resté 3 jours. Les 2 règles métiers permettant d’obtenir un coefficient de pondération non nul sont par exemple: 1) aucun code diagnostic avec un niveau de sévérité (absence de CMA); 2) une durée moyenne de séjour anormale et on détermine un coefficient de pondération total (score métier) égal à 2. La recherche des séjours les plus proches n’a pas identifié le séjour comme étant un séjour atypique (le nombre de séjours les plus proches égal à 1), et le score IA (SIA) est donc égal à 0 (1-1). Sur la période d’analyse, le séjour analysé le plus long est de 42 jours et le coefficient de pondération supplémentaire est donc de 3 / 42 = 0,071. Le score pondéré (SP) est égal = 0 + 2 + 0,071= 2,071. Après normalisation et répartition entre 0 et 10, le score final est de 6. Exemple séjour 2: s éjour de 12 jours, patient venant pour une fracture fermée de l’omoplate; groupe (GHM) codé dans le dossier au moment de l’analyse: 08C352 (racine 08C35 «Interventions sur le bras coude et épaule, niveau de sévérité 2). Pour ce groupe, la durée moyenne de séjour national est de 5,35 jours et le patient est resté 10 jours. Les 2 règles métiers permettant d’obtenir un coefficient de pondération non nul sont par exemple: 1) Pas de CMA; 2) DMS anormale et on détermine un coefficient de pondération total (score métier) égal à 2. La recherche des séjours les plus proches a identifié le séjour comme étant un séjour atypique (le nombre de séjours les plus proches égal à 3 et le score IA (SIA) est donc égal à 1= 3- 2. Sur la période d’analyse, le séjour analysé le plus long est de 40 jours, soit un coefficient de pondération supplémentaire est de 10 / 40 = 0,25. Le score pondéré (SP) est égal = 1 + 2 + 0,25= 3,25. Après normalisation et répartition entre 0 et 10, le score final est de 9. Exemple séjour 3 : séjour de 28 jours, patient venant pour une affection de la peau; groupe (GHM) codé dans le dossier au moment de l’analyse: 09C034 (racine 09C03 «greffe de peau, niveau de sévérité 4). Pour ce groupe, la durée moyenne de séjour national est de 24 jours et le patient est resté 28 jours. Aucune règle métier ne permet d’obtenir un coefficient de pondération non nul. La recherche des séjours les plus proches n’a pas identifié le séjour comme étant un séjour atypique (voisinage à 4), le score IA (SIA) est donc égal à 4-4=0. Sur la période d’analyse, le séjour analysé le plus long est de 52 jours, soit un coefficient de pondération supplémentaire est de 28/52= 0,538. Le score pondéré (SP) est égal = 0+0+0,53=0,53. Après normalisation et répartition entre 0 et 10, le score final est de 2. Le procédé d’assistance permet donc de mieux cibler les dossiers à relire, voire de répartir le travail de vérification entre les différents membres de l’équipe médicale. La durée de la période d’analyse est ajustable selon les besoins. Le procédé d’assistance en ce que les séjours à évaluer peuvent rentrer dans l’ensemble des séjours de référence après avoir été vérifiés, ce qui rend le moteur d’analyse plus précis et performant. Le procédé d’assistance est ajustable au moyen de la valeur de seuil sur le score pondéré en sensibilité (contrôle des faux négatifs) et en spécificité (contrôle des faux positifs FP). La fig.6 illustre des performances d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation. Sur la fig. 6 sont représentés la prévalence du nombre de dossiers mal codés. La probabilité de recoder un dossier en fonction du score augmente quand la valeur du score augmente. La courbe de ROC («Receiver Operating Characteristic) démontre l’efficacité du score pour repérer les dossiers à recoder avec une aire sous la courbe (AUC) de 0,70. Un seuil à 7,5 sur le score pondéré (SP) permet d’avoir le meilleure couple sensibilité et spécificité avec un nombre de dossiers concernés important (66% des séjours de 3 nuits et plus, avec un score supérieur à 7,5 sont mal codés, alors que la prévalence de dossier mal codés parmi l’ensemble des dossiers de 3 nuits et plus de l’établissement est de 32%). Le score IA (SIA) obtenu par comparaison d’un dossier à évaluer avec des dossiers de référence permet une identification efficace des dossiers grâce à l’efficacité intrinsèque de l’algorithme d’analyse en composantes principales. Une très grande spécificité (89%) est obtenue: par comparaison les dossiers identifiés sont 2 fois plus susceptibles d’être recodés par rapport à un simple tirage au sort. Mais une analyse basée sur le score IA (SIA) seul manque de sensibilité. Les règles métier permettent d’affiner le score IA (SIA). Le score IA (SIA) utilisé à lui seul ne permet de détecter que 30 à 40 % (sensibilité) des dossiers comprenant des erreurs de codage, tandis qu’avec les règles métiers le taux de détection des dossiers comprenant des erreurs de codage est de l’ordre de56% Ainsi les règles métier permettent d’identifier des dossiers incorrectement codés qui échappent à une analyse sur la base du score IA (SIA) seul. L’apport de règles métiers est significatif, malgré une perte de spécificité. Le procédé d’assistance est adaptable à un nombre quelconque de règles métier et permet d’appliquer une méthode commune à tous les types de dossiers et tous les groupes de patients (GHM). Le procédé d’assistance peut toutefois être appliqué par groupe homogène de malades, sur la base par exemple de la racine du code GHM ou d’une autre classification pertinente des patients, pour plus de pertinence de la phase d’apprentissage et de la phase de prédiction. L’approche composite, avec l’association de plusieurs règles métiers au lieu de les analyse une par une augmente les chances de détecter des séjours mal codés. La solution IA a l’avantage de ne nécessiter que peu de variables et de pouvoir être facilement implémentée dans différents systèmes d’information hospitalier La fig.7 illustre des performances d’un procédé d’assistance selon un exemple de réalisation. Les résultats montrent que lorsque le score augmente, la probabilité que le dossier présente une erreur de codage augmente. Elle est de 82% avec un score supérieur à 9 alors que la prévalence globale est de 32%. Les résultats montrent également que le module reposant sur des technologies d’IA permet une très bonne spécificité (peu de faux positifs), et 62% des dossiers identifiés par l’IA présentent effectivement des erreurs de codage. C’est la composante du score présente la meilleure spécificité. Elle a cependant besoin d’être pondéré avec d’autres règles métiers afin d’avoir une meilleure sensibilité. Selon un mode de réalisation, tout ou partie des étapes d’un procédé d’assistance décrits dans ce document sont mises en œuvre par un logiciel ou programme d'ordinateur. Les fonctions et procédés décrits dans ce document peuvent ainsi être mises en œuvre par logiciel (par exemple, via un logiciel sur un ou plusieurs processeurs, pour exécution sur un ordinateur à usage général (par exemple, via l'exécution par un ou plusieurs processeurs) afin d'implémenter un ordinateur à usage spécifique ou similaire) et/ou puissent être mises en œuvre dans du matériel (par exemple, en utilisant un ordinateur à usage général, un ou plusieurs circuits intégrés spécifiques (ASIC) et/ou tout autre équivalent matériel). La présente description concerne ainsi un logiciel ou programme d'ordinateur, susceptible d’être exécuté par un dispositif informatique (par exemple, un ordinateur), au moyen d’un ou plusieurs processeurs de données, ce logiciel / programme comportant des instructions pour cause l'exécution par ce dispositif informatique de tout ou partie des étapes du procédé d’assistance décrits dans ce document. Ces instructions sont destinées à être stockées dans une mémoire d’un dispositif informatique, chargées puis exécutées par un ou plusieurs processeurs de ce dispositif informatique de sorte à causer l’exécution par ce dispositif informatique du procédé concerné. Ce logiciel / programme peut être codé au moyen de n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Le dispositif informatique peut être mis en œuvre par une ou plusieurs machines physiquement distinctes. Le dispositif informatique peut présenter globalement l’architecture d’un ordinateur, incluant des constituants d’une telle architecture: mémoire(s) de données, processeur(s), bus de communication, interface(s) matérielle(s) pour la connexion de ce dispositif informatique à un réseau ou un autre équipement, interface(s) utilisateur, etc. Dans un mode de réalisation, tout ou partie des étapes du procédé décrit dans ce document sont mises en œuvre par un dispositif de prédiction doté de moyens de mise en œuvre de ces étapes du procédé d’assistance. Ces moyens peuvent comprendre des moyens logiciels (software) (par ex. des instructions d'un ou plusieurs composants d’un programme) et/ou moyens matériels (hardware) (par ex. mémoire(s) de données, processeur(s), bus de communication, interface(s) matérielle(s), etc). Des moyens mettant en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions peuvent également correspondre dans ce document à un composant logiciel, à un composant matériel ou bien à un ensemble de composants matériels et/ou logiciels, apte à mettre en œuvre la fonction ou l’ensemble de fonctions, selon ce qui est décrit ci-dessous pour les moyens concernés. La présente description concerne aussi un support d'informations lisible par un processeur de données, et comportant des instructions d'un programme tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quel moyen matériel, entité ou dispositif, capable de stocker les instructions d'un programme tel que mentionné ci-dessus. Les supports de stockage de programme utilisables incluent les mémoires ROM ou RAM, les supports de stockage magnétiques tels que des disques magnétiques et des bandes magnétiques, les disques durs ou des supports de stockage de données numériques à lecture optique, etc, ou toute combinaison de ces supports. Dans certains cas, le support de stockage lisible par ordinateur n'est pas transitoire. Dans d’autres cas, le support d'informations peut être un support transitoire (par exemple, une onde porteuse) pour la transmission d’un signal (signal électromagnétique, électrique, radio ou optique) porteur des instructions de programme. Ce signal peut être acheminé via un moyen de transmission approprié, filaire ou non filaire: câble électrique ou optique, liaison radio ou infrarouge, ou par d'autres moyens. Un mode de réalisation concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant un support de stockage lisible par ordinateur sur lequel sont stockées des instructions de programme, les instructions de programme étant configurées pour causer la mise en œuvre par le dispositif informatique de tout ou partie des étapes d’un procédé d’assistance décrit ici lorsque les instructions de programme sont exécutées par un ou plusieurs processeurs et/ou un ou plusieurs composants matériels programmables. Procédé d’assistance pour une identification automatisée de dossiers de séjours hospitaliers susceptibles de comprendre des erreurs de codage, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant une phase d’apprentissage (A) et une phase de prédiction (B); la phase d’apprentissage (A) étant appliquée à des séjours de référence et comprenant - une obtention (A200) de niveaux de sévérité pour des séjours de référence ; - une génération (A210) d’une matrice de référence à partir de vecteurs de référence, chaque vecteur de référence comprenant des valeurs de K1 paramètres de description de séjour relatives au séjour de référence concerné; - une obtention (A220) d’une matrice de projection sur K2 composantes correspondant à K2 vecteurs propres associés aux K2 valeurs propres les plus élevées d’une matrice de variance-covariance de la matrice de référence; - une obtention (A230) d’un ensemble de points de référence dans un espace à K2 dimensions par projection des vecteurs de référence sur les K2 composantes; la phase de prédiction (B) étant appliquée à au moins un séjour à évaluer et comprenant pour chaque séjour concerné: - une obtention (B210) d’un niveau de sévérité pour le séjour considéré et d’un vecteur comprenant des valeurs des K1 paramètres de description relatives au séjour concerné; - une projection (B220) du vecteur au moyen de la matrice de projection de sorte à obtenir un point projeté dans l’espace à K2 dimensions; - une identification (B220) dans l’espace à K2 dimensions de points de référence les plus proches du point projeté; - un calcul (B230) d’un score estimé pour le séjour considéré par comparaison entre les niveaux de sévérité des séjours de référence les plus proches identifiés et le niveau de sévérité du séjour considéré; - une pondération (B240) du score estimé par au moins un coefficient de pondération obtenu par application d’au moins une règle métier à des données de description du séjour considéré de sorte à obtenir un score pondéré (SP), les données de description comprenant des données relatives aux pathologies des patients et/ou aux résultats d’examens médicaux et/ou des codes d’actes médicaux réalisés pendant le séjour et/ou des codes de diagnostics réalisés; - une identification (B250) du séjour comme étant ou non susceptible de comporter des erreurs de codage sur la base du score pondéré (SP); le procédé comprenant en outre une étape de présentation à un utilisateur via une interface utilisateur d’au moins un dossier identifié comme étant susceptible de comporter des erreurs de codage. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’ensemble des séjours de référence est augmenté des séjours à évaluer ayant été vérifiés et si besoin recodés, la phase d’apprentissage étant répétée avec cet ensemble de séjours de référence modifié.. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la phase de prédiction est appliquée à un ensemble de plusieurs séjours relatifs à une période d’analyse, les séjours étant classés en différentes catégories sur la base de leur score pondéré (SP) et présentés à un utilisateur via une interface utilisateur catégorie par catégorie. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la phase de prédiction est appliquée à un ensemble de plusieurs séjours relatifs à une période d’analyse, les séjours étant triés par ordre de score pondéré (SP) croissant ou décroissant et présentés à un utilisateur via une interface utilisateur selon l’ordre obtenu. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel K2 est strictement inférieur à K1. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le nombre K2 de composantes est compris entre 2 à 10. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la phase d’apprentissage et la phase de prédiction est appliquée à un groupe de séjours de référence correspondant à un groupe de patients ayant une prise en charge similaire. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel le coefficient de pondération obtenu pour une règle métier est ajusté par apprentissage en fonction d’un nombre de faux positifs et/ou faux négatifs et/ou vrai positifs et/ou vrai négatifs obtenus en appliquant la règle métier à des données de description des séjours de référence. Dispositif comprenant des moyens de mise en œuvre des étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comportant des instructions de programme pour l'exécution des étapes d’un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support d'enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur comprenant des instructions de programme pour l'exécution des étapes d’un procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 8 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur.