Les modèles d'IA de base comme ChatGPT et Bard de Google peuvent-ils être utilisés pour automatiser la rédaction médicale ?

Les modèles de base tels que ChatGPT et Bard de Google sont dérivés d'algorithmes de traitement du langage naturel, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Ces modèles utilisent des mécanismes d'apprentissage par transfert pour convertir des textes en résumés. L’utilisation de modèles de base devient un sujet de plus en plus important pour les prestataires de soins de santé utilisant les technologies numériques. L’un des plus grands défis du secteur des soins de santé est la documentation clinique. Ces modèles de base peuvent-ils être utilisés pour automatiser la rédaction médicale ? Pas précisément, mais il y a de l'espoir.

Les capacités et les limites des modèles de base dans la gestion des cas d'utilisation du scribe médical

Les logiciels de scribe médical automatisés deviennent un sujet de plus en plus intéressant dans le domaine des soins de santé. On espère que cette technologie aidera les médecins en prenant en charge la tâche fastidieuse de la rédaction médicale. Les modèles Foundation AI peuvent être utilisés pour créer des logiciels de traçage médical, mais il est essentiel de comprendre leurs capacités et leurs limites lors du traitement des cas d'utilisation de traçage médical. L'avantage le plus significatif réside dans le traitement du langage naturel (NLP). Grâce au modèle de base de l'IA, les rédacteurs médicaux et les médecins peuvent générer une documentation complète sur les patients avec un minimum d'effort.

Deux limitations importantes doivent être comprises avant d’utiliser les systèmes d’IA de base pour automatiser la rédaction médicale.

Premièrement, les modèles de base peuvent automatiser la synthèse de textes médicaux, mais ces modèles d’apprentissage par transfert sont limités dans l’interprétation de données cliniques complexes. Il est également essentiel de prendre en compte l’exactitude due à l’interprétation implicite de ces modèles lors de la création de textes médicaux automatisés, car des erreurs peuvent entraîner de graves conséquences. Ils ne doivent être déployés que là où des mécanismes de vérification humaine ou automatisée sont établis pour superviser le résultat.

Deuxièmement, la rédaction médicale n’est pas seulement un résumé de texte ; cela implique une conversion voix-texte médicalement consciente, l'automatisation du flux de travail de documentation du médecin, sa conversion au modèle du médecin et la garantie de l'exactitude des données. Cela nécessitera toujours l’intervention d’un scribe humain.

Les modèles de base peuvent accélérer indépendamment la documentation destinée aux scribes médicaux, mais ne peuvent pas les remplacer entièrement. Tel qu’il existe aujourd’hui, il peut devenir un outil pratique pour les scribes médicaux et les médecins.

Malgré les inquiétudes récentes, les modèles d’IA de base pour l’automatisation du traçage médical ne touchent pas à leur fin. Plusieurs fournisseurs d'automatisation du traçage médical ont développé des produits innovants pour garantir la précision et la sécurité et combler les lacunes de l'IA de base pour le traçage médical. Un exemple est un robot scribe médical, construit sur le déploiement responsable de modèles d’IA de base, de systèmes experts médicaux pour la surveillance et de robots pour automatiser le processus de scribe médical.

Le déploiement responsable des modèles d'IA de base est crucial pour garantir l'exactitude, la sécurité et la conformité aux normes HIPAA et GDPR. Les fournisseurs d'automatisation du traçage médical ont développé des politiques et des directives spécifiquement pour le traçage médical, en mettant en œuvre un système frontal qui empêche de manière proactive les utilisateurs de provoquer des comportements nuisibles et des scénarios d'utilisation abusive.

Les systèmes experts médicaux assurent une surveillance pour se protéger contre les vulnérabilités et les faiblesses connues. Ils examinent les résultats de tous les points de contact de l’IA de base pour détecter les contextes et erreurs médicaux corrects et demandent des normes d’intégrité de la documentation clinique conformes.

De plus, les robots peuvent automatiser diverses tâches, telles que les commandes de laboratoire, la vérification des assurances, les lettres de référence et la numérisation des documents de tests médicaux, entre autres. Le robot médical scribe s'intègre parfaitement au flux de documentation médicale d'un médecin, permettant la saisie de données dans n'importe quel DSE et la personnalisation du modèle du médecin.

La fiabilité et l’automatisation complète du traçage médical sont essentielles dans l’industrie médicale. Le robot scribe médical est un excellent exemple de solution complète pour une documentation médicale précise, sûre et efficace.

Sushindri Sridharan est médecin et PDG de S10.AI. Elle peut être contactée sur Twitter @S10AI2 et @DrSushindri.