Dans le domaine médical, la gestion des données est souvent un défi. Alors que nous rêvons tous d’avoir des tableaux de données bien organisés, la réalité nous confronte souvent à des compte-rendus textuels non structurés.
Aujourd’hui, grâce à l’intelligence artificielle (IA), il est possible de structurer ces données de manière efficace et automatisée.
Comment Structurer les Données Médicales ?
Les modèles de langage de grande taille (LLMs) possèdent une capacité remarquable à trier et reformuler les données sans perte d’information, les transformant en formats structurés et exploitables. En disposant de la source, il devient possible de structurer et restructurer les données à moindre coût, automatiquement et sans effort.
Les LLMs peuvent analyser des documents textuels, extraire les informations pertinentes et les organiser en bases de données structurées. Par exemple, des rapports médicaux peuvent être transformés en tableaux de données, facilitant ainsi l’accès et l’analyse des informations critiques pour les professionnels de santé.
Analysez vos Données en Langage Naturel !
Pour les médecins et les administrateurs, l’analyse des données peut être une tâche laborieuse nécessitant souvent l’intervention d’experts externes. Aujourd’hui, grâce à l’IA, les médecins peuvent eux-mêmes explorer les données en utilisant simplement le langage naturel. Ils peuvent tester des hypothèses, confirmer des théories, observer des tendances et générer des graphiques, tout cela à portée de main.
Par exemple, dans un centre de prévention du diabète pour une population à risque, un médecin pourrait demander :
« Fais-moi un graphe du pourcentage de personnes ayant le diabète en fonction des tranches d’âge 10-50 ans, 50-60 ans, 60-70 ans, 70 ans et + ».
Cette capacité à interagir avec les données en langage naturel permet aux professionnels de santé de gagner du temps et de se concentrer sur l’essentiel : le soin aux patients.
Quid de la législation ?
Il est crucial de noter que les données médicales sont sensibles et doivent être traitées conformément au RGPD et aux directives de la CNIL concernant les données personnelles. Il est possible de déployer des modèles open-source, soit en local, soit sur un cloud sécurisé conforme aux normes HDS de niveau 5. Ainsi, il n’y a aucun transfert de propriété des données.
Chez Qualit.AI, notre projet, soutenu par le programme OVHcloud Startup, se concentre sur la structuration des données pour la recherche médicale. Nous avons choisi d’utiliser les modèles LLaMa 3 et Mistral pour opérer sur nos données. Grâce à ces modèles, les données disponibles en table SQL et en Excel permettent aux médecins de mieux comprendre leurs patients à partir de leurs compte-rendus.
Conclusion
L’IA offre des solutions innovantes pour structurer et analyser les données médicales, facilitant ainsi le travail des professionnels de santé et améliorant la qualité des soins. Chez Qualit.AI, nous sommes fiers de contribuer à cette révolution technologique dans le secteur médical.
Grâce à nos solutions, les professionnels de santé peuvent désormais accéder à des données structurées et exploitables, leur permettant de prendre des décisions éclairées et de fournir des soins de meilleure qualité à leurs patients.
