Des humains pour aider les machines à mieux servir les humains

Medgate est une entreprise de santé numérique opérant à l'échelle mondiale qui fournit des services à de nombreux assureurs maladie en Suisse.

Medgate a réalisé que l'avenir de son secteur était le Digital et a décidé de créer un vérificateur de symptômes alimenté par l'intelligence artificielle, capable de guider les patients vers le bon soignant. Medgate a commencé son voyage numérique avec IBM en 2016 et a choisi Open Web Technology comme partenaire stratégique et technologique clé depuis 2017. Lisez notre cas dédié ici.

Le système est en ligne depuis novembre 2019 et a déjà aidé et trié des milliers de patients.

Bien que l'initiative de type chatbot donne des résultats impressionnants, les médecins de Medgate font toujours pression pour obtenir de meilleures performances.
En effet, la sécurité, le bien-être et la satisfaction des patients sont au cœur de leurs convictions. C'est pourquoi Medgate a décidé d'investir dans une solution qui leur permet d'inspecter et d'améliorer les connaissances acquises par l'algorithme.

En particulier, l'un des défis auxquels est confronté le programme de la machine est d'absorber les connaissances des millions de cas médicaux historiques enregistrés par Medgate au fil des ans.

Cette tâche de regroupement des annotations est difficile pour une machine car des concepts médicaux sémantiquement différents peuvent signifier la même chose en substance. Par exemple, la douleur à la tête et le mal de tête peuvent être utilisés pour décrire la céphalalgie, mais la migraine peut renvoyer à un concept légèrement différent.

Les médecins aidaient les machines à mieux absorber ces millions de points de données en utilisant des processus basés sur Excel.

Permettre aux médecins d'opérer sur le cerveau d'une machine

Pour permettre à notre client d'affiner la manière dont le système de triage interprète les données, nous avons développé un portail intuitif de gestion des symptômes capable d'importer et d'exporter du contenu depuis et vers le modèle.

Les médecins peuvent répertorier, filtrer et comparer tous les symptômes extraits par le système alimenté par l'apprentissage automatique. Les dizaines de paramètres disponibles pour chaque symptôme peuvent être réglés avec précision. Les concepts médicaux peuvent être divisés ou fusionnés.

Ce travail important aide l'algorithme à mieux comprendre ce qui va ensemble et ce qui ne va pas ensemble, afin que les similitudes entre les cas médicaux puissent être calculées correctement et que de meilleures performances puissent être obtenues.

Les traducteurs peuvent également travailler directement dans l'outil, ou importer/exporter du contenu dans des formats standardisés et travailler selon leur propre méthodologie.

Cela permet techniquement à Medgate de diffuser son produit dans n'importe quelle langue parmi les 3'995 langues écrites qui existent sur terre !

Open Web Technology est reconnaissant à Medgate, IBM et son équipe de consultants et d'experts techniques pour la confiance, la grande collaboration qui a contribué à la réussite de ce projet.

Grâce à nos apprentissages, nous avons également pu concevoir et développer en une semaine le "Coronavirus assessment bot".

Parcours itératif

  • Fournir le plan de la solution. En particulier, des maquettes et des spécifications pour réduire les incertitudes et les ambiguïtés.
  • Collaborer avec les affaires médicales de Medgate et IBM pour établir les besoins, les possibilités techniques et les limites.
  • Mettre en œuvre et livrer le projet, incrément après incrément, en suivant le cadre Agile Scrum.
  • Prendre fréquemment en compte le retour d'information de toutes les parties prenantes et adapter le projet en fonction des nouvelles exigences et des changements de portée.
  • Trois serveurs, Test, Staging et Production pour assurer des cycles de développement et de déploiement appropriés.
When applying machine learning in healthcare, a pure naive data-driven approach alone is too limited. Yet incorporating structured medical knowledge is complex and time-consuming. Proficient expert telemedical physicians are typically not also data scientists! The AIDA Ontology Management Tool enables our clinical experts to directly visualise and tune key aspects of the AIDA system learning pipeline. In order to achieve this, Open Web Technology had to first understand both the challenge at hand, and the way doctors think, and then conceive and build an effective solution. We are now beginning to work with the tool, and the first results are promising!

Anthony Dyson, CIO

18'000

Available symptoms (7’000 are available to patients)

25

Displayable and editable symptom attributes

N

Possible languages to translate the AI system into

Votre contact

/
Pierre Grydbeck
Managing Partner and Acting CEO
pgrydbeck@openwt.com
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