ChatEHR de Stanford permet aux cliniciens d'interroger les dossiers médicaux des patients en utilisant un langage naturel, sans compromettre les données des patients

À quoi ressemblerait une conversation avec des dossiers médicaux comme on pourrait le faire avec ChatGPT ?

Initialement posée par un étudiant en médecine, cette question a été à l'origine du développement de ChatEHR à Stanford Health Care . Désormais en production, l'outil accélère l'analyse des dossiers médicaux pour les admissions aux urgences, simplifie les résumés de transfert des patients et synthétise les informations issues de dossiers médicaux complexes.

Dans les premiers résultats pilotes, les utilisateurs cliniques ont constaté une récupération d'informations considérablement accélérée ; notamment, les médecins urgentistes ont constaté une réduction de 40 % du temps d'examen des dossiers lors des transferts critiques, a déclaré aujourd'hui Michael A. Pfeffer, vice-président principal et directeur de l'information et du numérique de Stanford, lors d'une discussion informelle à VB Transform .

Cela contribue à réduire l’épuisement professionnel des médecins tout en améliorant les soins aux patients et s’appuie sur des décennies de travail effectué par les établissements médicaux pour collecter et automatiser des données critiques.

« C'est une période passionnante pour le secteur de la santé, car nous avons passé les 20 dernières années à numériser les données de santé et à les intégrer dans un dossier médical électronique, sans pour autant les transformer véritablement », a déclaré Pfeffer lors d'une conversation avec Matt Marshall, rédacteur en chef de VB. « Grâce aux nouvelles technologies de modèles de langage à grande échelle, nous commençons réellement cette transformation numérique. »

Les médecins consacrent jusqu'à 60 % de leur temps à des tâches administratives plutôt qu'aux soins directs aux patients . Ils passent souvent beaucoup de temps en pyjama , sacrifiant leurs heures personnelles et familiales pour effectuer des tâches administratives en dehors de leurs heures de travail habituelles.

L’un des principaux objectifs de Pfeffer est de rationaliser les flux de travail et de réduire ces heures supplémentaires afin que les cliniciens et le personnel administratif puissent se concentrer sur des tâches plus importantes.

Par exemple, de nombreuses informations transitent par les portails patients en ligne. L'IA est désormais capable de lire les messages des patients et de rédiger des réponses qu'un humain peut ensuite examiner et approuver avant envoi.

« C'est un peu comme un point de départ », a-t-il expliqué. « Même si cela ne fait pas forcément gagner du temps, ce qui est intéressant, cela réduit effectivement l'épuisement cognitif. » De plus, a-t-il noté, les messages sont généralement plus conviviaux, car les utilisateurs peuvent demander au modèle d'utiliser un langage spécifique.

Passant aux agents, Pfeffer a déclaré qu'ils constituent un concept « assez nouveau » dans le domaine de la santé, mais qu'ils offrent des opportunités prometteuses.

Par exemple, les patients atteints d'un cancer sont généralement suivis par une équipe de spécialistes qui examinent leur dossier et déterminent les prochaines étapes du traitement. Cependant, la préparation représente un travail considérable ; les cliniciens et le personnel doivent examiner l'intégralité du dossier du patient, non seulement son DSE, mais aussi les données d'imagerie pathologique, parfois les données génomiques et les informations sur les essais cliniques pour lesquels les patients pourraient être éligibles. Tous ces éléments doivent être réunis pour que l'équipe puisse établir un calendrier et des recommandations, a expliqué Pfeffer.

« La chose la plus importante que nous puissions faire pour nos patients est de nous assurer qu’ils reçoivent des soins appropriés, et cela nécessite une approche multidisciplinaire », a déclaré Pfeffer.

L'objectif est d'intégrer des agents dans ChatEHR capables de générer un résumé et un calendrier, et de formuler des recommandations pour examen par les cliniciens. Pfeffer a souligné que cela ne remplace pas les recommandations, mais simplement les prépare de manière multimodale.

Cela permet désormais aux équipes médicales de prodiguer de « véritables soins aux patients », ce qui est essentiel dans un contexte de pénurie de médecins et d’infirmières.

« Ces technologies vont modifier le temps que les médecins et les infirmières consacrent aux tâches administratives », a-t-il déclaré. Associées à des scribes IA ambiante prenant en charge la prise de notes, elles permettent au personnel médical de consacrer davantage de temps aux patients.

« Cette interaction en face à face est tout simplement inestimable », a déclaré Pfeffer. « Nous allons voir l'IA se tourner davantage vers l'interaction médecin-patient. »

Avant ChatEHR, l'équipe de Pfeffer avait déployé SecureGPT dans l'ensemble de Stanford Medicine ; ce portail sécurisé propose 15 modèles différents que chacun peut adapter. « L'atout majeur de cette technologie, c'est qu'elle permet à un grand nombre de personnes de l'expérimenter », a déclaré Pfeffer.

Stanford adopte une approche diversifiée du développement de l'IA, en créant ses propres modèles et en utilisant, le cas échéant, un mélange de modèles prêts à l'emploi, sécurisés et privés (comme Microsoft Azure) et open source. Pfeffer a expliqué que son équipe n'est « pas totalement spécifique » à l'un ou l'autre, mais privilégie plutôt ce qui est susceptible de fonctionner le mieux pour un cas d'utilisation spécifique.

« Il existe aujourd'hui tellement de technologies étonnantes que si vous parvenez à les assembler de la bonne manière, vous pouvez obtenir des solutions comme celle que nous avons construite », a-t-il déclaré.

Un autre mérite de Stanford est son équipe multidisciplinaire ; contrairement à un directeur de l'IA ou à un groupe d'IA, Pfeffer a réuni un scientifique en chef des données, deux informaticiens, un directeur de l'information médicale et un directeur de l'information infirmière, ainsi que leur directeur technique et leur RSSI.

« Nous réunissons l’informatique, la science des données et l’informatique traditionnelle, et nous intégrons tout cela dans l’architecture ; ce que vous obtenez, c’est ce groupe magique qui vous permet de réaliser ces projets très complexes », a-t-il déclaré.

En fin de compte, Stanford considère l'IA comme un outil que chacun devrait savoir utiliser, a souligné Pfeffer. Les différentes équipes doivent comprendre comment utiliser l'IA afin que, lorsqu'elles rencontrent les chefs d'entreprise et élaborent des solutions pour résoudre les problèmes, « l'IA fasse partie intégrante de leur façon de penser ».