Et si l’Intelligence Artificielle permettait d’améliorer la qualité des soins : de la science-fiction ? 

🔎 Et non, c’est déjà une réalité et même une réalité scientifiquement validée. En effet, aujourd’hui, pour ce nouvel épisode de notre veille scientifique hebdomadaire, Guillaume Rousson va vous présenter une revue de la littérature, réalisée par Mustafa Khanbhai PhD FRCS et ses collaborateurs, concernant l’analyse par Intelligence Artificielle des retours d’#ExpériencePatient, dans un objectif d’amélioration de la qualité des soins. 

🤩 Je suis très content de vous parler aujourd’hui d’un article très important et structurant pour EntendsMoi et qui je l’espère va aussi pouvoir vous inspirer afin d’anticiper un futur tellement proche qu’il est déjà à notre porte. 

🤔 La première question à se poser c’est : pourquoi utiliser l’#IA pour analyser l’expérience patient ? Tout simplement car l’expérience patient est majoritairement recueillie par l’intermédiaire de questionnaires, incluant des questions fermées, facilement analysables par des outils statistiques, mais également des questions ouvertes, beaucoup plus difficiles à analyser.  

🏥 Certaines structures arrivent à le faire lorsqu’elles ont vraiment très peu de retours ou énormément de ressources (humaines comme financières) mais ce n’est malheureusement que très rarement le cas. 
Généralement, les partages d’expériences des patients à l’écrit, leurs réponses à des questions ouvertes (pour généraliser nous utiliserons le terme “verbatim”) ne sont pas analysés, par manque de temps et de moyens. 

🤖 C’est partant de ce constat, que plusieurs équipes de recherche ont souhaité tester l’analyse de ces données par des méthodes de #TraitementAutomatiqueduLangage (#TAL), un domaine au croisement de la #linguistique et de l’#IA. 

2️⃣ Le Traitement Automatique du Langage (TAL) permet de réaliser, pour simplifier, au moins 2 grandes fonctions : 
😳 Analyser les sentiments et ressentis présents dans un texte,  
✍️ Analyser les thématiques présentes dans un texte. 

2️⃣ Ces fonctions peuvent être réalisées de 2 manières différentes :   
🦾 Par des méthodes non-supervisées, qui ne nécessitent pas de travail humain spécifique à l’analyse, pas de nécessité de prendre du temps pour apprendre aux algorithmes, 
💪 Par des méthodes supervisées, qui elles, vous l’aurez compris, nécessitent un travail humain important de caractérisation d’un jeu de données d’entrainement, qui servira à “la machine” à réaliser l’analyse finale en autonomie. 

🤷‍♀️ Mais alors est-ce que cela fonctionne pour améliorer la qualité des soins ? 
Entre 2000 et 2019, ces chercheur·es ont pu identifier 19 études incluant une analyse d’expérience patient par TAL, à partir de verbatim issus des réseaux sociaux ou de questionnaires et leurs résultats…