ChatGPT ne remodèlera pas le secteur de la santé, mais il pourrait aider les médecins à gagner du temps

Chaque semaine, Eli Gelfand, chef du service de cardiologie générale au Beth Israel Deaconess Medical Center de Boston, perd beaucoup de temps avec des lettres qu'il ne veut pas écrire. Les lettres ont été écrites à la compagnie d'assurance en réponse à des objections à son plan de traitement. La question peut provenir d'un nouveau médicament pour traiter l'insuffisance cardiaque, d'un avis diagnostique sur un scanner d'un patient souffrant de douleurs thoraciques ou d'une prescription expérimentale qui promet de sauver les patients atteints du syndrome de raideur cardiaque. Gelfand, professeur agrégé à la Harvard Medical School, a déploré : "Mais peu importe si vous ne voulez pas écrire. Après tout, ces lettres représentent l'espoir de sauver des vies

Alors, lorsque ChatGPT d'OpenAI a dominé l'actualité." avec ses capacités de génération de texte fluides et continues, Gelfand I a également vu une bonne opportunité de gagner du temps. Il a soumis au robot des informations de base sur un diagnostic et des recommandations de médicaments (mais a omis le nom du patient) et lui a demandé d’écrire une lettre de plainte avec des références.

ChatGPT a en effet trié les lettres utilisables, et ce type de sortie peut même être produit en série. Bien que certaines citations puissent contenir des erreurs, Gelfand a déclaré que le contenu de la lettre « ne nécessite fondamentalement pas de changements majeurs ». Plus important encore, il peut désormais obtenir le résultat en une minute seulement, ce qui est beaucoup plus rapide que de l'écrire lui-même.

Gelfand a déclaré avoir rédigé environ 30 lettres d'appel en utilisant ChatGPT, dont la plupart ont été approuvées par les compagnies d'assurance. Mais il n’aurait jamais imaginé que ChatGPT ou son modèle d’IA sous-jacent puisse rapidement remodeler l’ensemble de l’industrie médicale américaine. "En gros, cela me facilite un peu la vie et permet de fournir plus rapidement aux patients les médicaments dont ils ont besoin. Il s'agit simplement d'une solution flexible qui résout un problème qui ne devrait pas exister en premier lieu."

Ce "problème qui ne devrait pas exister" « ça n'existe pas » est la suivante : les États-Unis dépensent plus d'argent pour la gestion des soins de santé que tout autre pays au monde. En 2019, les dépenses totales de santé aux États-Unis ont atteint 3 800 milliards de dollars, dont environ un quart a été consacré à des questions administratives, telles que les griefs en matière d’assurance maladie dont se plaignait Gelfand. On estime qu’environ 265 milliards de dollars sur ce montant constituent du « pur gaspillage », des dépenses inutiles pour soutenir une technologie obsolète dans le système de santé américain. Bien que Gelfand puisse générer une version numérique de la lettre de réclamation directement via le chatbot, elle doit transmettre le contenu à la compagnie d'assurance par fax. Cela expose également le défi le plus réaliste : les outils d’IA les plus avancés d’aujourd’hui ne peuvent pas résoudre directement les problèmes causés par les anciens systèmes des années 1960.

Couper le fil « Legacy »

Doximity est une plateforme de réseau social de San Francisco Natee Gross, co-fondatrice et directrice de la stratégie de l'entreprise, a déclaré que les télécopieurs ne disparaîtront pas dans un court laps de temps. Deux millions de médecins et autres professionnels de la santé aux États-Unis utilisent encore cette technologie « à l'ancienne », c'est pourquoi Doximity a lancé le nouvel outil de processus. Le chatbot DocsGPT peut aider les médecins à rédiger diverses lettres et certificats et peut se connecter directement à l'équipement de fax du réseau.

Gross a expliqué : « Notre philosophie de conception est de permettre aux médecins d'interagir aussi facilement que possible avec les normes numériques émergentes, tout en étant également rétrocompatible avec les différents outils existants réellement utilisés dans le système de santé. »

Doximity est affectueusement connu. par les utilisateurs Appelé le « LinkedIn des médecins », il a actuellement une valeur marchande de 6,3 milliards de dollars, la majeure partie de ses revenus (344 millions de dollars pour l'exercice 2022) provenant de la promotion de produits et de vitrines de recrutement pour les sociétés pharmaceutiques et les systèmes de santé. Dans le même temps, il fournit également aux médecins une série d'outils pour parvenir à « une réduction des coûts et une amélioration de l'efficacité », c'est-à-dire pour alléger le fardeau des affaires administratives. Gross a déclaré que la version de base du produit est entièrement gratuite, mais que l'intégration en entreprise nécessite l'achat de programmes payants.

Les systèmes de santé continueront à utiliser des télécopieurs et, ironiquement, partager des données avec des télécopieurs est moins difficile que de prendre en charge des systèmes logiciels incompatibles.

DocsGPT est basé sur ChatGPT mais formé sur des données de santé, telles que des lettres anonymes de réclamation d'assurance. Les médecins peuvent utiliser cet outil pour rédiger de la correspondance, notamment des références de patients, des appels à l'assurance, des notes de remerciement à des collègues, des instructions postopératoires et même des certificats de décès. Il compile également une bibliothèque de conseils basés sur des recherches historiques effectuées par d’autres médecins et souligne rapidement qu’il n’est pas un expert médical. Avant que chaque réponse ne soit générée, DocsGPT affiche une clause de non-responsabilité demandant aux utilisateurs de « veuillez modifier avant l'envoi pour garantir l'exactitude du contenu. »

Lors d'un appel aux résultats plus tôt ce mois-ci, on a demandé au co-fondateur et PDG de l'entreprise, Jeff Tangney, comment Doximity envisageait de monétiser DocsGPT. "Laissez-moi vous expliquer en plaisantant. Jusqu'à présent, ce qui nous préoccupe le plus, c'est de savoir comment distinguer la responsabilité du fait des produits. Il n'est pas encore temps de considérer les bénéfices."

Robot contre Robot

DocsGPT peut en effet faire gagner beaucoup de temps aux médecins, mais comme ils ne peuvent contacter les compagnies d'assurance que par fax et par téléphone, il faut encore plusieurs jours pour confirmer la couverture de remboursement de l'assurance maladie du patient ou obtenir l'autorisation d'intervention chirurgicale. . Actuellement, les cabinets de médecins ou les hôpitaux doivent encore disposer d'un personnel dédié pour parler aux compagnies d'assurance, et les compagnies d'assurance disposent également d'un personnel dédié surveillant l'écran à tout moment pour vérifier manuellement les détails de l'assurance médicale de chaque patient.

Un tel système impose non seulement une charge énorme aux compagnies d'assurance et aux médecins, mais gaspille également beaucoup de temps et de main d'œuvre. Ankit Jain, co-fondateur et PDG de la startup d'IA conversationnelle Infinitus Systems, a déclaré : « L'ensemble du processus est non seulement lent, mais aussi très compliqué et fastidieux. Une compagnie d'assurance que nous avons contactée a demandé 32 fax, qui ont été collés ensemble un par un. ."

Depuis sa création en 2019, Infinitus a levé un total de plus de 50 millions de dollars américains. Jain espère ouvrir un nouvel avenir où les hôpitaux et les compagnies d'assurance pourront véritablement échanger des informations précieuses, plutôt que de s'enliser sans fin dans les détails de l'assurance médicale et le travail d'approbation.

Avant de fonder Infinitus, Jain a travaillé chez Google et a cofondé le fonds d'IA de Google, Gradient Ventures. Le plus gros problème, selon lui, est que chaque médecin, chaque compagnie d’assurance et chaque système de santé enregistre les informations sous différents formats. Contrairement aux travailleurs de longue date de l’industrie médicale, l’IA peut rapidement comprendre ces formats. Infinitus construit son propre modèle et ne s'appuie pas sur la technologie OpenAI. Mais Jain a également admis que le principe de base des deux est le même : "Le rôle du grand modèle de langage est de maîtriser la capacité d'extraire les connexions correctes entre les messages texte et les concepts après avoir absorbé et digéré des données massives

Jusqu'à présent." , cette conversation est toujours unilatérale : Infinitus a construit EVA Lightyear en utilisant de grands modèles de langage. Il s'agit d'un robot qui a effectué plus d'un million d'appels aux compagnies d'assurance au nom de médecins pour vérifier les détails de l'assurance médicale et l'autorisation préalable. En regardant vers l’avenir, il espère qu’EVA n’aura plus à parler aux humains à l’autre bout du fil, mais qu’elle sera véritablement de robot à robot.

« Bien sûr, ce que je veux dire, ce n'est pas que les robots communiquent encore en anglais, ni qu'ils échangent automatiquement des fax. À l'avenir, les deux parties utiliseront des API. C'est la véritable autoroute numérique. , et l'autre partie peut rapidement Examen, approbation rapide et réponse immédiate de l'hôpital. "

Toujours au stade "d'exploration"

Bien que Jain soit assez optimiste quant à la transformation de l'automatisation de bout en bout, dans les applications réelles, chatbots et autres types de technologies basées sur l'IA Toujours confrontés à d'énormes obstacles : dans le cas de ChatGPT, s'ils veulent conserver cette capacité de réponse semblable à celle d'un humain, ils doivent souvent être recyclés avec les dernières informations.

Nigam Shah, scientifique en chef des données chez Stanford Health Care, a déclaré : « Lorsqu'un médecin invente des faits, nous appelons cela « mentir ». Mais lorsque le modèle de l’IA invente des faits, nous utilisons un mot étrange pour le décrire : « hallucination ». "

Les données de formation utilisées par ChatGPT ne datent que de 2021 au plus tard et n'ont pas été mises à jour régulièrement depuis lors. Le domaine médical est en constante évolution et de nouvelles directives, médicaments et équipements sont constamment lancés, de sorte que les données obsolètes seront Cela causera inévitablement des problèmes, a déclaré Shah, il ne voit pas encore la possibilité d'une adoption généralisée de l'IA générative dans les soins de santé à moins que des systèmes ne soient en place pour recycler régulièrement les modèles avec de nouvelles informations tout en détectant avec précision les mauvaises réponses. contrôler la sortie. Vérification efficace de l’authenticité et de l’exactitude. "

Un autre risque est que les médecins, qu'ils soient intentionnels ou non, incluent des informations de santé protégées dans ChatGPT. Linda Malek, associée du cabinet d'avocats Moses Singer, estime que si l'anonymisation et le cryptage sont deux méthodes de protection des données des patients, Mais cela ne suffit toujours pas. « Même si vous essayez de désensibiliser les données stockées dans ChatGPT, il est tout à fait possible que l’IA réussisse à restaurer le contenu des informations. ChatGPT est également devenu une cible particulière pour la cybercriminalité et peut être utilisé pour mettre en œuvre diverses cyberattaques telles que des ransomwares. « 

Malgré les nombreux risques potentiels, les brillantes réalisations de l'IA générative attirent toujours un grand nombre d'utilisateurs. Dans une enquête réalisée en janvier de cette année, les chercheurs ont découvert que ChatGPT peut déjà atteindre une « certaine précision » sans aucune formation particulière. Examen de licence médicale aux États-Unis (En plus de ChatGPT, Flan-PaLM de Google et le robot chinois d'IA Xiaoyi ont également réussi l'examen national de licence médicale.)

Morgan Cheatham, associé chez Bessemer Venture et étudiant en médecine à l'Université Brown, estime que cela La capacité à effectuer des tâches standardisées sans formation particulière sur les ensembles de données de santé a attiré beaucoup d'attention de la part de ChatGPT. Selon Cheatham, ces résultats montrent que le grand modèle de langage ChatGPT « a une certaine valeur dans les applications de santé ». nécessite "de ramper à marcher, et enfin à courir".

Pour l'instant, l'IA générative peut faire au moins une chose : aider les médecins à économiser du temps et de l'énergie et à se consacrer aux soins des patients. David Canes, urologue au centre médical Beth Israel Deaconess et co-fondateur de la startup d'éducation des patients Wellprept, a déclaré franchement : « La raison pour laquelle je suis devenu médecin est que j'aime le sentiment d'interagir directement avec les patients. a "Il est déchiré par des milliers de clics de souris et de frappes de clavier."

Canes a déclaré qu'il prévoyait d'utiliser ChatGPT pour une "communication à faible risque" et espère également gérer plus efficacement les réglementations rigides sans fin.

« Si je pouvais passer tout mon temps à diagnostiquer et à traiter des patients, ce serait une expérience parfaite pour moi. J'aime ce sentiment autant maintenant qu'à l'époque. En regardant diverses améliorations technologiques, j'espère que nous sommes dans l'ancien et le dernier. de nouvelles ères À la frontière de l'alternance, nous attendons également que la technologie nous aide à améliorer les pires aspects du domaine médical.

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