Amazon lance un service qui utilise l'apprentissage automatique pour extraire des informations médicales clés
A partir des dossiers des patients

Une consultation chez un médecin, on en a tous passé une, mais ce qu’il faut savoir est que chaque patient a un dossier médical contenant des informations telles que des notes médicales, des ordonnances, des transcriptions d'interviews audio et rapports de pathologie et de radiologie, tout ceci parfois stocké de façon non structurée. Le traitement de ces données peut s’avérer être fastidieux, car nécessite soit la saisie de données par des experts médicaux hautement qualifiés, soit des équipes de développeurs écrivant un code personnalisé et des règles permettant d'extraire automatiquement les informations. Heureusement pour ces prestataires de santé, Amazon s’est penché sur ce problème et a pu mettre au point un service qui permettra probablement de le résoudre une fois pour toutes.

En effet, la société américaine a annoncé mardi dernier le lancement d’Amazon Comprehend Medical, un service de traitement de langage naturel qui facilite l'utilisation de l'apprentissage automatique pour extraire des informations médicales pertinentes d'un texte non structuré et d'identifier des informations telles que le diagnostic du patient, les traitements, les doses, les symptômes, etc. Cette annonce fait suite à un reportage de CNBC en juin selon lequel Amazon travaillait depuis plusieurs années à un effort, baptisé en interne Hera, afin de mieux utiliser les données médicales numérisées, en capturant les informations dont un médecin pourrait manquer et en aidant à éliminer les inexactitudes.

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Ce nouveau service permet aux développeurs d’identifier automatiquement les principaux types d’informations médicales clés, avec une grande précision et sans nécessiter un grand nombre de règles personnalisées. Les développeurs n’auront aucun serveur à mettre en service ni à gérer, ils ne devront uniquement fournir un texte médical non structuré au service en question et ce dernier le lira puis identifiera et renverra les informations médicales qu’il contient. Il faut également préciser que ce service mettra en évidence les informations de santé protégées, mais rassurez-vous aucune donnée traitée par le service n'est stockée et grâce à l'API Comprehend Medical, ces nouvelles fonctionnalités peuvent être facilement intégrées aux services et systèmes de santé existants.

L’entreprise a mentionné au passage qu’elle était en étroite collaboration avec le centre de recherche sur le cancer Fred Hutchinson de Seattle afin de soutenir leurs objectifs d'éradication du cancer à l'avenir. C’est dans ce sens que Comprehend Medical aide à identifier les patients pour les essais cliniques susceptibles de bénéficier de traitements spécifiques contre le cancer. Pour les patients atteints de cancer et les chercheurs dédiés à leur guérison, le temps est la ressource limitante. Le processus de développement des essais cliniques et de leur mise en relation avec les bons patients nécessite des équipes de recherche qui passent au crible et étiquettent des montagnes de données de dossiers médicaux non structurées. Amazon Comprehend Medical réduira ce fardeau temporel d’heures par enregistrement à quelques secondes. Il s'agit d'une étape essentielle pour que les chercheurs aient rapidement accès aux informations dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin, afin de pouvoir obtenir des informations concrètes pour faire progresser les thérapies qui sauvent des patients.

Il s’agit donc là d’une grande évolution dans le domaine de la médecine qui semble tout avoir pour révolutionner ce domaine. Le travail revient donc aux développeurs de s’approprier ce service, l’éprouver afin d’y déceler d’éventuels manquements et les signaler à Amazon qui se chargera de les corriger.

Sources : Amazon

Et vous ?

Entrevoyez-vous des limites à ce service ?
Pensez-vous qu'il soit judicieux d'utiliser ce service au niveau du processus de développement des essais cliniques et leur mise en relation avec les bons patients atteints de cancer ?

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