Suite de notre série d’articles pour partir à la découverte des projets santé des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft). Présentation aujourd’hui du service Amazon Transcribe Medical.
Amazon investit de plus en plus dans le domaine santé, comme décrit dans le billet publié il y a quelques semaines “Amazon avance ses pions dans la santé“. Nouvel exemple avec le service Transcribe Medical.
Les transcriptions médicales précises sont chères, prennent trop de temps ou sont intrusives pour le patient. Dans de nombreux hôpitaux et cliniques, les médecins utiliseront un enregistreur pour dicter des notes qui sont ensuite envoyées à un tiers qui transcrit manuellement le fichier audio, il s’agit d’un processus coûteux et chronophage qui demande plusieurs jours de travail.
D’autres choisissent d’utiliser des transcripteurs humains, ce qui peut être distrayant et inconfortable pour les patients et les médecins. Certaines organisations ont essayé d’utiliser les logiciels de transcription médicale existants, mais un langage médical complexe peut être difficile à transcrire, ce qui conduit à une inefficacité et une certaine inexactitude pouvant avoir de sérieuses conséquences.
Pour répondre à cette problématique et apporter un service aux professionnels de santé, Amazon met à disposition Amazon Transcribe Medical. Il s’agit d’un service de machine learning qui permet de créer facilement et rapidement des transcriptions précises de consultations médicales entre patients et médecins. Avec Transcribe Medical, les termes médicaux et pharmacologiques utilisés dans les notes dictées par le médecin, les consultations patient/médecin et la télémédecine sont automatiquement converties en texte pour être utilisés dans des applications de documentation clinique.
Amazon Transcribe Medical utilise le machine learning pour fournir une reconnaissance vocale automatique (ASR) très précise. Cette solution permet de capturer rapidement et efficacement les conversations patient-médecin sous forme de texte pour une analyse ultérieure en utilisant un traitement automatique du langage naturel ou pour une saisie dans les systèmes de dossier de santé électronique (EHR), car le service est formé à comprendre la terminologie et le style du langage clinique. Les médecins peuvent ainsi se concentrer davantage sur leur patient et fournir une expérience plus attentive plutôt que d’avoir à interrompre la conversation pour prendre des notes.
Transcribe Medical s’intègre facilement avec des applications de documentation clinique, ainsi que tout périphérique disposant d’un microphone. Cela peut inclure une application mobile qui transcrit l’intégralité de la conversation entre le médecin et le patient, ou un logiciel informatique qui capture une dictée d’un médecin après la visite d’un patient.
Aujourd’hui on observe plusieurs cas d’utilisation de cette solution :
- Dictée : les médecins peuvent dicter leurs notes en utilisant un appareil mobile après l’interaction avec le patient. Cela donne aux médecins la capacité de dicter rapidement des notes médicales, au lieu de prendre des notes manuellement ou de dépendre des services d’une tierce partie, ce qui réduit le temps et les coûts et améliore l’expérience du patient.
- Transcription de conversation : il est possible de développer des applications de transcription qui capturent les conversations médecin-patient en temps réel, sans perturber l’interaction. Les transcriptions peuvent être utilisées pour collecter des informations comme la médication, le dosage, la concentration et la fréquence, avant un saisie finale dans les systèmes de dossier de santé électronique (EHR).
- Surveillance de la sécurité des médicaments : les sociétés pharmaceutiques peuvent utiliser Transcribe Medical pour transcrire les appels des patients aux médecins ou les appels des médecins aux sociétés pharmaceutiques, capturant précisément les noms des médicaments et les termes clés qui décrivent les éventuels effets secondaires. Avec ces informations au format textuel, les sociétés pharmaceutiques peuvent plus efficacement analyser et détecter les problèmes liées à la sécurité sur des médicaments, par exemple un effet secondaire inattendu pour un nouveau médicament.
Source : Amazon