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 plus grands efforts actuellement déployés s’appelle Ambient Clinical Voice. Le plus grand acteur dans ce domaine est actuellement Nuance (qui fait maintenant 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 car le fardeau de la documentation pour les cliniciens est réel.

L’un des plus grands défis de la voix clinique ambiante est que pendant 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 distants) 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 peut le penser.

Pourquoi c’est un problème? Le problème est double selon moi. Premièrement, s’il y a des humains qui font 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 efficients et efficaces, mais cela signifie toujours que la voix clinique ambiante utilisant cette approche sera coûteuse. La question a toujours été là. Les humains en arrière-plan peuvent-ils être remplacés par la technologie ? S’ils le peuvent, le coût de la voix clinique ambiante sera réduit. S’ils ne le peuvent pas, la tarification devient un problème pour de nombreuses organisations. Il y a beaucoup d’opinions à ce sujet, mais en regardant les prix de la voix clinique ambiante aujourd’hui, cela reste à déterminer.

Le deuxième problème majeur des humains dans la boucle avec 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 est un problème. Cela pose deux problèmes majeurs de flux de travail. Tout d’abord, 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 enregistrer les patients bien après la visite, mais ce n’est toujours pas idéal et cela peut entraîner 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 arrière-plan, 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’ils décrivent comme des scribes médicaux 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 Ambiance Santé pour en savoir plus sur la façon dont ils abordent ce problème de fardeau 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 EHR. Ils partagent également à quoi ressemble le flux de travail pour un clinicien utilisant leur produit et quelle part de la technologie backend est réalisée par les humains par rapport à la technologie (Spoiler Alert : Tout est fait en temps réel par la technologie). 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 comment il aborde la confiance avec les cliniciens dans 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 à consulter une démo et à 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 d’Ambience Healthcare.

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