Démystifier les applications de l'apprentissage machine en médecine générale: une exploration de l'aide à la décision automatisée pour les consultations non programmées

Abstract

The widespread adoption of Electronic Health Records (EHRs) in clinical databases, alongside the rapid advances in machine learning (ML) and natural language processing (NLP) technologies in recent years, has expanded the opportunities for innovative and exploratory applications of sophisticated computational techniques to provide practical aid to medical practitioners. This thesis explores the potential applicability of automated decision support tools to unscheduled general consultations, an area which remains under-explored by the medical AI research community. In the context of a multi-disciplinary project uniting NLP research, EHR system developers, and medical practitioners, we bridge the gap between biomedical NLP research and general medical practice by using a database of SOS Médecins consultation records to build, evaluate and implement two different ML-based tools that are capable of carrying out real-time predictive inference based on textual information entered by the practitioner during a consultation. Beginning in an NLP research framework, we first developed and evaluated various biomedical BERT models, using a variety of information sources including scientific text, structured ontological knowledge from the UMLS metathesaurus, and proprietary text from SOS Médecins consultation records. We then adapted these models to two novel document classification applications, designed in collaboration with a medical practitioner: 1) binary classification for hospitalisation and/or serious diagnosis risk, and 2) diagnosis prediction. Having developed and validated these classification algorithms, we then integrated them into the SOMELOG clinical data management software used by a number of SOS Médecins practices. This enabled us to evaluate the gap between experimental evaluation and practical utility, and also to collect feedback on the perception of this kind of tool among practitioners. We find that many technical and conceptual challenges remain to be addressed before technologies like these can be fully integrated into generalist clinical workflows in a useful way. In summary, the main contributions of this work are 1) software tools and language models adapted for the domain of unscheduled general consultations and 2) quantitative studies of the applicability of artificial intelligence tools for clinical decision support in the SOS Médecins context. We hope that our work will provide useful experimental frameworks and practical insights for future work in this area.L'adoption généralisée des dossiers médicaux électroniques (DME) dans les bases de données cliniques, ainsi que les progrès rapides des technologies d'apprentissage machine (ML) et de traitement automatique du langage naturel (TAL) au cours des dernières années, ont élargi les possibilités d'applications innovantes et exploratoires de techniques informatiques sophistiquées afin de fournir une aide pratique aux praticiens médicaux. Cette thèse explore l'applicabilité potentielle des outils d'aide à la décision automatisés aux consultations générales non programmées, un domaine qui est loin d'être pleinement exploré par la communauté de recherche en IA médicale. Dans le cadre d'un projet multidisciplinaire réunissant des praticiens du TAL, des développeurs de systèmes de DME et des médecins, nous comblons le fossé entre la recherche biomédicale en TAL et la pratique médicale générale en utilisant une base de données de dossiers de consultation de SOS Médecins pour construire, évaluer et mettre en œuvre deux outils différents basés sur la ML qui sont capables d'effectuer une inférence prédictive en temps réel sur la base d'informations textuelles saisies par le praticien au cours d'une consultation. En partant d'un cadre de recherche TAL, nous avons d'abord développé et évalué divers modèles BERT biomédicaux, en utilisant une variété de sources d'information, y compris des textes scientifiques, des connaissances ontologiques structurées et des textes provenant des dossiers de consultation de SOS Médecins. Nous avons ensuite adapté ces modèles à deux nouvelles applications de classification de documents, conçues en collaboration avec un médecin : 1) la classification binaire pour le risque d'hospitalisation et/ou de diagnostic grave, et 2) la prédiction de diagnostic.Après avoir développé et validé ces algorithmes de classification, nous les avons intégrés dans le logiciel de gestion des données cliniques SOMELOG utilisé par plusieurs cabinets SOS Médecins. Cela nous a permis d'évaluer l'écart entre l'évaluation expérimentale et l'utilité pratique, mais aussi de recueillir des retours sur la perception de ce type d'outil par les praticiens. Nous constatons que de nombreux défis techniques et conceptuels doivent encore être relevés avant que des technologies comme celles-ci puissent être pleinement intégrées dans le travail des médecins généralistes de manière utile.En résumé, les principales contributions de ce travail sont 1) des outils logiciels et des modèles de langage adaptés au domaine des consultations générales non programmées et 2) des études quantitatives de l'applicabilité des outils d'intelligence artificielle pour l'aide à la décision clinique dans le contexte de SOS Médecins. Nous espérons que notre travail fournira des cadres expérimentaux utiles et des idées pratiques pour les travaux futurs dans ce domaine