AP-HP : Utiliser les graphes de connaissances pour structurer les données des patients

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Prêt à extraire l'or de vos données ?

Utiliser les graphes de connaissance pour structurer la donnée patient

Depuis Février 2020, Lettria collabore étroitement avec l’AP-HP dans le cadre de la chaire d’Innovation BoPA (Bloc Opératoire Augmenté) qui a été lancée par la fondation AP-HP et l’Institut Mines-Télécom.

Quelques mots sur l'AP-HP

Avec près de 40 hôpitaux, l'Assistance Publiques Hôpitaux de Paris est le plus grand CHU d'Europe, et le plus gros employeurs d'Île-de-France (100 000 employés). Depuis 2020, l'AP-HP a lancé la chaire d'innovation BoPA.

Son objectif est d’identifier les problèmes du bloc opératoire pour y apporter des solutions humaines et technologiques. Ce projet d’innovation s’articule autour de 5 grands blocs systémiques : le bloc Human Factor, le bloc Viz, le bloc Bot, le bloc Light, le bloc Touch et le bloc Box(par analogie avec la boîte noire en aéronautique).

Ils couvrent les domaines de la communication entre chirurgien et patient, la captation d’images chirurgicales, l’analyse du langage naturel dans le bloc opératoire, la réalité augmentée par l’utilisation de jumeaux numériques ou de la lumière fluorescente, la robotique collaborative ou cobotique (conception de robots collaboratifs) et la protection des données du bloc et des patients.

Le consortium embarque de nombreuses institutions académiques, comme l'INRIA, l'Institut Mines-Télécom ou l'Université Paris-Sacaly. Il réunit des chercheurs à la pointe dans les domaines de la Réalité Virtuelle, des jumeaux numériques ou de l'Intelligence Artificielle.

Le Traitement du langage pour soulager les équipes soignantes

Notre équipe met à disposition sa technologie et son expertise sur les problématiques de Traitement Automatique du Langage (ou Natural Language Processing) afin de résoudre un des grands défis des hôpitaux de demain : libérer les équipes administratives et médicales de la gestion des comptes-rendus de patient.

Ces comptes-rendus sont présents à tous les moments clés du parcours patient (pré, per et post-opératoire) et constituent un véritable casse-tête pour les équipes métiers. Qu’ils soient oraux (dictaphone du chirurgien) ou écrits, ils changent constamment dans leurs formes et contiennent des termes techniques

Pour une simple dictée vocale, 3 étapes sont nécessaires :

  • La dictée est retranscrite à la main par un secrétariat
  • Le texte est ensuite mis sous la forme d’un compte-rendu à l’en-tête de l’hôpital par un autre service
  • Ce compte-rendu est alors analysé par un secrétariat médical pour y détecter des variables clés sur le patient, qui viendront enrichir le Dossier Patient Informatisé (DPI)

On estime le temps humain passé pour un compte-rendu XXà minutes.

Aider la machine à comprendre le langage médical

Grâce aux technologie de reconnaissance vocale (ou Speech-to-text, il est désormais possible de retranscrire automatiquement l'audio pour le transformer en texte. Par la suite, les technologies de Traitement Automatique du Langage (TAL) sont invoquées pour analyser automatiquement le texte et en extraire des informations clés, comme les variables importantes du patient.

Une collaboration avec les chirurgiens en période COVID

Il aura fallu 3 mois aux chirurgiens du centre Hépato-Biliaire Paul-Brousse et aux équipes Lettria pour créer le modèle de langage spécifique au secteur de la Santé. En pleine période COVID, c'est un véritable exploit !

Grâce à la plateforme unique de gestion de projet, nous avons pu conjointement apprendre à la machine à lire des rapports médicaux, et à comprendre les terminologies techniques.

Écran APHP.png

Vue de la plateforme collaborative d’édition de dictionnaires médicaux.

PROCHAINE ÉTAPE DE NOTRE COLLABORATION

Après une première phase de prototypage et de test, la solution a été validée par la direction de l'APHP et sera mise en production dans les prochains mois sur plusieurs hôpitaux. Les gains espérés sont conséquents : avec plusieurs dizaines milliers de compte-rendus générés chaque mois,

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