Scribes médicaux entièrement automatisés utilisant l'IA

Comme la plupart d'entre vous le savent, je suis un grand fan de tous les efforts déployés pour améliorer le processus de documentation des médecins. C'est un fardeau qui épuise les médecins. L’un des efforts les plus importants à l’heure actuelle s’appelle Ambient Clinical Voice. Le plus grand acteur dans ce domaine à l'heure actuelle est Nuance (qui fait désormais partie de Microsoft) et son produit DAX (ils aiment l'appeler intelligence clinique ambiante). 3M via MModal joue également dans cet espace. Suki est un autre assistant IA qui adopte une approche très différente du problème. De plus, il existe également un certain nombre d'entreprises de scribes qui placent littéralement les gens dans des salles d'examen pour résoudre le problème. En d’autres termes, de nombreuses entreprises travaillent sur ce problème puisque la charge de documentation pour les cliniciens est réelle.

L'un des plus grands défis de la voix clinique ambiante est que, tandis que la technologie écoute la conversation dans la salle d'examen, les solutions back-end utilisent aujourd'hui un mélange de technologie et de personnes (essentiellement des scribes à distance) pour créer la note. Pour l'utilisateur final, la note est créée automatiquement pour lui. Cependant, ce n’est pas aussi automatisé que l’utilisateur pourrait le penser.

Pourquoi c'est un problème? Le problème est double à mon avis. Premièrement, si des humains effectuent le travail dans le backend, cela signifie que vous ne pouvez pas utiliser la technologie pour réduire le coût du service. Bien sûr, l’IA peut rendre les humains plus efficaces, mais cela signifie toujours que la voix clinique ambiante utilisant cette approche coûtera cher. La question a toujours été là. Les humains du backend peuvent-ils être remplacés par la technologie ? S’ils le peuvent, le coût de la fourniture d’une voix clinique ambiante sera réduit. S’ils n’y parviennent pas, la tarification devient alors un problème pour de nombreuses organisations. Il existe de nombreux points de vue à ce sujet, mais si l’on considère les prix actuels de la voix clinique ambiante, cela reste encore à déterminer.

Le deuxième problème majeur des humains au courant de la voix clinique ambiante est que cela signifie qu'il y a un retard dans la rédaction des notes pour le médecin. Même un retard de 20 à 30 minutes pose problème. Cela entraîne deux défis majeurs en matière de flux de travail. Premièrement, le médecin doit encore revenir en arrière et finaliser la note qu'il reçoit de la voix clinique ambiante bien après la visite. Ce n’est pas un problème majeur puisque les médecins sont largement habitués à consigner les patients bien après la visite, mais ce n’est toujours pas idéal et pourrait conduire à des erreurs. Deuxièmement, les alertes d'aide à la décision clinique en temps réel et les alertes de soins basées sur la valeur à venir dépendent souvent des données saisies dans la note. Rien de tout cela ne se produit si la note n'est pas complétée en temps réel lors de la visite.

Avec cela comme toile de fond, vous pouvez comprendre pourquoi j'ai été intrigué par une nouvelle société appelée Ambience Healthcare qui vient de sortir du mode furtif avec ce qu'elle décrit comme des scribes médicaux IA entièrement automatisés. Plutôt que de décrire moi-même leur approche et leur solution, j'ai sauté devant la caméra avec Mike Ng, co-fondateur et PDG, et Nikhil Buduma, co-fondateur et scientifique en chef chez Ambience Healthcare pour en savoir plus sur la façon dont ils abordent ce problème de charge de documentation du DSE. .

Dans l'interview vidéo, ils parlent d'Ambience Healthcare et de la manière dont leur solution s'intègre entre des éléments tels que Human Scribes, Ambient Clinical Voice et les modèles DSE. Ils partagent également à quoi ressemble le flux de travail pour un clinicien utilisant son produit et dans quelle mesure la technologie back-end est réalisée par des humains par rapport à la technologie (Alerte spoiler : toute la technologie est réalisée en temps réel). Nous discutons également de la question de savoir si un clinicien doit changer sa façon de parler dans la salle d'examen pour que cette solution fonctionne et de la manière dont il aborde l'établissement d'un climat de confiance avec les cliniciens quant à l'exactitude des notes générées.

Il est encore tôt dans la vie d'Ambience Healthcare puisqu'ils viennent de sortir du mode furtif, mais je pense que beaucoup seront intéressés de consulter une démo et de voir si elle peut résoudre certains des problèmes que j'ai identifiés ci-dessus. Regardez l'interview vidéo pour en savoir plus sur la solution Ambience Healthcare.