POURQUOI MICROSOFT, AMAZON ET ORACLE INVESTISSENT DANS LA RECONNAISSANCE VOCALE DANS LE DOMAINE DE LA SANTÉ

Les entreprises cherchent à lutter contre l'épuisement des prestataires grâce à la transcription médicale ambiante

Pourquoi le titan des bases de données Oracle s'est-il intéressé au géant du DME Cerner ? Cette question était à l'esprit de tous les analystes financiers l'année dernière. L'intérêt pour des réponses s'est intensifié lorsque Oracle a payé 28,3 milliards de dollars pour Cerner peu de temps après. Cette fois, les analystes pourraient enfin avoir une réponse.

Ralentir l'épuisement professionnel

Le logiciel de reconnaissance vocale a été mentionné à plusieurs reprises dans le communiqué de presse d'Oracle. Très utilisé dans le secteur des soins de santé, il est considéré comme une solution technologique majeure au problème permanent de l'épuisement professionnel des cliniciens :

47 % de tous les médecins se sont sentis épuisés dans un rapport de Medscape datant de 2021.

60 % d'entre eux ont reconnu que "trop de tâches bureaucratiques" était la première cause de leur épuisement professionnel dans une enquête Medscape de 2019.

D'ici 2025, les États-Unis souffriront d'une pénurie de 90 000 cliniciens, selon l'American Medical Association.

Dans l'article intitulé "La personnalisation pourrait être la clé pour mettre fin à l'épuisement professionnel des médecins", nous avons abordé d'autres solutions technologiques, comme l'utilisation de l'identification par radiofréquence (RFID) et de moniteurs médicaux encore plus grands. La technologie de reconnaissance vocale est différente parce qu'elle traite directement de la documentation clinique, que de nombreux cliniciens citent comme étant la source de la plupart de leur épuisement. Pour comprendre, voici une journée typique vue par un médecin de premier recours :

Saisir les informations relatives au patient sélectionné dans le DME. Cette opération est généralement effectuée au moment où le clinicien voit le patient. De nombreux patients trouvent cela irritant et se plaignent que le médecin semble plus concentré sur son ordinateur que sur eux.

Après le départ du patient, le clinicien fait ses propres annotations pour la note SOAP (voir ci-dessous) et vérifie les champs manquants dans le DME. Il s'agit généralement de cliquer ou de taper, bien que certains systèmes utilisent la reconnaissance vocale (pour les commandes) et la conversion de la voix en texte.

Examiner les résultats de laboratoire des patients précédents et actuels et mettre à jour leurs dossiers.

Répondre aux appels téléphoniques des patients, des autres cliniciens, des services, etc. et mettre à jour leurs dossiers.

Répondre aux courriels des patients, des autres cliniciens, des services, etc. et mettre à jour leurs dossiers.

Examiner le dossier du patient suivant avant le rendez-vous.

Répéter les étapes ci-dessus pour les 25 à 30 patients suivants.

Après avoir vu le dernier patient de la nuit, le clinicien passe en revue les dossiers de la journée pour s'assurer que tous les champs appropriés du DME sont remplis. La facturation, en particulier, est importante car la plupart des groupes médicaux ont supprimé le personnel chargé de la facturation.

Dicter le plan subjectif, objectif, d'évaluation et de traitement (SOAP) du patient dans le DME en se basant sur les notes prises ce jour-là. Il s'agit simplement d'un résumé de la visite du patient, de ses résultats et de son traitement.

Corriger toute erreur commise par le logiciel de dictée. En moyenne, il y a 7,4 % d'erreurs par enregistrement, dont 5,7 % sont considérées comme "cliniquement significatives" Le personnel chargé de la transcription s'occupait auparavant de ces tâches, mais il a été supprimé dans la plupart des groupes médicaux.

Approuver le dossier médical.

Répétez les étapes ci-dessus pour les 25 à 30 dossiers de patients suivants.

Notez que les étapes ci-dessus n'incluent pas l'examen et l'approbation des dossiers et des documents établis par les auxiliaires médicaux et les infirmières praticiennes. De nombreux cliniciens ont également un arriéré de dossiers à examiner.

En moyenne, il faut à un clinicien expérimenté et familiarisé avec le DSE du groupe de soins de santé entre 5 et 15 minutes pour examiner et approuver un dossier médical. Cela représente un minimum de 2½ heures par jour passées devant l'écran. Ce temps est pris sur le temps de consultation d'un patient ou, le plus souvent, après les heures de travail et même les week-ends (appelé "temps de pyjama"). Ce temps n'est pas rémunéré.

Toutes ces tâches administratives affectent le bien-être physique, émotionnel et social du clinicien, ce qui le conduit à l'épuisement professionnel et à l'abandon de la médecine.

La transcription médicale ambiante : un pas en avant

L'exemple ci-dessus montre que de nombreux cliniciens utilisent la reconnaissance vocale pour dicter des notes à la volée, naviguer dans le DME et transcrire les très importantes notes SOAP. En effet, il est plus rapide de parler que de taper. Malheureusement, les cliniciens doivent encore rassembler tous ces éléments et les mettre à jour dans le DME. Comme nous l'avons déjà mentionné, beaucoup le font à la fin de leur service et pendant les week-ends, lorsque leur mémoire n'est pas toujours la meilleure.

C'est pourquoi les éditeurs de logiciels introduisent une forme de reconnaissance vocale appelée transcription médicale ambiante (également appelée intelligence clinique ambiante et technologie vocale ambiante). Cette version associe la technologie à l'intelligence artificielle (IA), au traitement du langage naturel (NPL) et à l'apprentissage automatique (ML) pour automatiser une grande partie du processus de tenue des dossiers. L'une des principales méthodes consiste à créer le DME du patient et la note SOAP du clinicien en temps réel, ce qui permet de réduire considérablement la documentation.

Microsoft et Amazon ont des programmes vidéo de démonstration qui vantent cette technologie. En résumé, la transcription médicale ambiante fonctionne de la manière suivante :

Le clinicien examine le patient. En arrière-plan, le logiciel de transcription médicale ambiante NPL transcrit les schémas vocaux de chacun. L'avantage supplémentaire est que le médecin peut se concentrer pleinement sur le patient.

L'IA trie les informations pour en extraire les éléments pertinents, comme les pathologies facturables. Selon le niveau de sophistication du programme, les cliniciens peuvent lui demander de soumettre à la pharmacie du patient les médicaments dont il a été question au cours de l'examen. Ou même de fixer un autre rendez-vous.

Après avoir vu le dernier patient de la soirée, le clinicien passe en revue les dossiers de la journée sur son PC ou sa tablette médicale. L'intelligence clinique ambiante a déjà déterminé et trié toutes les informations pertinentes de la transcription. Après approbation, ces informations sont insérées dans les champs et sections appropriés du DME.

Un projet de SOAP a été créé par le logiciel à partir de cette même transcription. Le clinicien en vérifie l'exactitude et y apporte les modifications nécessaires avant de l'approuver.

Les algorithmes de ML du programme l'aident à comprendre le flux de travail du clinicien, ce qui signifie une plus grande précision à l'avenir et moins de temps consacré à la tenue des dossiers.

Encore à l'étude

Comme vous pouvez le constater, l'intelligence clinique ambiante peut réduire considérablement le temps de travail administratif d'un prestataire de soins de santé. Les cliniciens de plusieurs groupes médicaux qui utilisent la version de Microsoft de cette technologie affirment qu'elle a permis de réduire leur documentation de 50 %.

À l'heure actuelle, la technologie est encore en cours de développement. De nombreux problèmes liés à la reconnaissance vocale, tels que le tri de plusieurs locuteurs et la gestion des accents, se retrouvent dans la transcription médicale ambiante.

Autre problème : le programme peut ne pas extraire des informations importantes de la transcription ou, pire, insérer des éléments inexistants appelés "hallucinations"

Enfin, chaque programme doit également être adapté au nombre presque vertigineux de spécialités médicales et à leur terminologie ("température moyenne du patient" signifie des chiffres très différents pour les pédiatres et les gériatres).

À l'heure où nous écrivons ces lignes, les notes créées par la technologie de la parole ambiante sont vérifiées par des réviseurs humains avant d'être soumises à un DME.

Les promesses de la reconnaissance vocale

Malgré ces lacunes actuelles, le secteur des soins de santé perçoit le potentiel de la reconnaissance médicale ambiante. Le marché des logiciels de transcription médicale est à lui seul énorme, évalué à 1,32 milliard de dollars en 2019. Ce chiffre devrait atteindre 4,89 milliards d'ici 2027.

Comme nous l'avons déjà mentionné, Microsoft est un acteur majeur dans ce domaine. C'est d'autant plus vrai après son rachat de l'éditeur de logiciels Nuance l'année dernière pour 19,7 milliards. Pionnier de la reconnaissance vocale et de l'intelligence artificielle (IA), la technologie Dragon Speech de Nuance est utilisée par 55 % des médecins aux États-Unis et se retrouve dans plus de 10 000 organismes de santé à travers le monde. Amazon a également investi dans la reconnaissance vocale avec ses plateformes logicielles Amazon Transcribe Medical et Comprehend Medical. Oracle semble être le dernier grand acteur en date avec l'acquisition de Cerner.

Conclusion

L'épuisement professionnel des cliniciens est une préoccupation majeure des groupes de soins de santé. Ils se tournent vers la technologie pour le ralentir ou, mieux encore, l'arrêter. La transcription intelligente ambiante, issue de la reconnaissance vocale, espère y parvenir en automatisant une grande partie de la documentation du clinicien.

Contactez un expert de Cybernet si vous souhaitez en savoir plus sur cette technologie de pointe et voir si elle est la solution pour votre groupe de soins de santé.