Un nouveau type de chatbot pourrait aider les gens de manière fiable à décider quoi faire face à leurs symptômes – et ce, sur la base de conseils à la fois médicalement solides et faciles à comprendre. Le chatbot pourrait contribuer à réduire les visites inutiles à l’hôpital et à garantir que ceux qui ont besoin de soins les consultent plus tôt.
Une équipe codirigée par des ingénieurs de l'Université de Californie à San Diego a publié ses travaux dans Nature Santé.
L’outil basé sur l’intelligence artificielle est conçu pour améliorer l’auto-triage, qui est le processus décisionnel que les gens utilisent pour évaluer la gravité de leurs symptômes avant de contacter un médecin. Aujourd’hui, de plus en plus de personnes se tournent vers les recherches en ligne ou les chatbots pour obtenir des réponses rapides. Cependant, les informations provenant de ces sources peuvent être accablantes, impersonnelles ou médicalement non vérifiées. Cela peut entraîner des visites inutiles aux urgences ou des retards dans les soins.
Entrez dans un nouveau chatbot qui fournit des conseils basés sur des protocoles médicaux fiables. Il reflète la façon dont un patient peut être guidé dans l'auto-triage en utilisant des organigrammes basés sur les symptômes pour décider s'il doit prendre soin de lui-même, planifier une visite ou demander des soins d'urgence. Le système suit des protocoles bien établis tout en s’adaptant aux conversations aller-retour au cours desquelles le patient décrit ses symptômes avec ses propres mots.
Le système d’IA conversationnelle est formé sur 100 organigrammes médicaux étape par étape développés par l’American Medical Association. « Il peut être adapté davantage pour s'adapter aux protocoles spécifiques aux prestataires, ce qui donne aux organismes de santé un contrôle total sur la logique clinique rencontrée par leurs patients », a déclaré l'auteur principal de l'étude, Edward Wang, professeur au Département de génie électrique et informatique de l'École d'ingénierie UC San Diego Jacobs et au Design Lab.
« Notre système utilise ces organigrammes pour ancrer la conversation avec le patient », a déclaré le premier auteur de l'étude, Yujia (Nancy) Liu, titulaire d'un doctorat en génie électrique et informatique. étudiant à la Jacobs School of Engineering de l'UC San Diego.
Liu a codirigé l'étude avec Wang et Xin Liu, chercheur scientifique principal chez Google Research.
Prenons par exemple une conversation simulée dans laquelle un patient consulte le chatbot au sujet de douleurs abdominales. Trois agents IA travaillent ensemble en coulisses pour guider la conversation. Sur la base de la description des symptômes par le patient, le premier agent d'IA identifie le problème et sélectionne l'organigramme médical approprié tout en tenant compte de détails tels que l'âge et le sexe. Le chatbot passe à la question suivante prescrite par l'organigramme. Le deuxième agent IA interprète la réponse du patient – il peut le faire même lorsque la réponse n’est pas un simple « oui » ou « non » – et détermine la prochaine question à poser. Le troisième agent d'IA traduit les questions cliniques dans un langage convivial pour le patient afin qu'il soit plus facile d'y répondre. Par exemple, au lieu de demander : « La douleur est-elle intense ? », le chatbot pourrait demander : « Quelle est l’intensité de la douleur sur une échelle de 1 à 10 ? » Le chatbot continue à parcourir l'organigramme jusqu'à ce qu'il puisse recommander de surveiller les symptômes ou de consulter un médecin.
Cette approche garantit que le chatbot recueille les informations dont il a besoin auprès du patient. C’est aussi plus transparent. « Les grands modèles linguistiques sont puissants, mais ils constituent une boîte noire », a déclaré Wang. « Nous ne savons pas comment ils génèrent leurs réponses, ce qui rend difficile leur vérification ou leur confiance. Mais avec ce système, chaque recommandation peut être retracée jusqu'à un organigramme validé par un clinicien. »
Les chercheurs ont testé le chatbot sur plus de 30 000 conversations simulées. Il a sélectionné le bon organigramme médical environ 84 % du temps et a suivi les étapes de prise de décision avec une précision de plus de 99 %, même lorsque les utilisateurs décrivaient les symptômes de différentes manières.
Les chercheurs notent que le chatbot est conçu comme un outil d’assistance et non comme un remplacement pour les cliniciens.
Il peut décharger les cliniciens des tâches de triage en fournissant aux patients des conseils médicaux fiables à domicile. Les cliniciens pourraient également examiner les conversations et intervenir en cas de besoin. »
Yujia (Nancy) Liu, titulaire d'un doctorat en génie électrique et informatique. étudiant, École d'ingénierie Jacobs de l'UC San Diego
Jusqu’à présent, le système a principalement été testé à l’aide de conversations simulées. L'équipe prévoit de s'associer avec des hôpitaux et de tester le chatbot sur de vrais patients.
Les prochaines étapes comprennent également le développement d'une version d'application mobile, ainsi que la prise en charge de la saisie vocale, de plusieurs langues et du partage d'images. De telles fonctionnalités rendraient le chatbot accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs, y compris aux personnes âgées et aux non-anglophones. A terme, l’objectif est d’intégrer le chatbot dans les systèmes de dossiers de santé électroniques.
