Amazon a lancé un nouveau service qui utilise l’apprentissage machine pour extraire les données clés des dossiers des patients et peut potentiellement aider les prestataires de soins de santé et les chercheurs à économiser de l’argent, à prendre des décisions thérapeutiques et à gérer des essais cliniques. L’entreprise a annoncé ce service, baptisé « Amazon Comprehend Medical », mardi dernier, peu après que le Wall Street Journal en ait fait état.
Files and records.
Le logiciel dans le Cloud combine l’analyse de texte et l’apprentissage machine pour lire les dossiers des patients, qui comprennent souvent des ordonnances, des notes, des interviewes audio et des rapports de test. Une fois ces dossiers numérisés et téléchargés dans « Comprehend Medical », il choisit et organise l’information sur les diagnostics, les traitements, la posologie des médicaments et les symptômes.
Parmi les autres incursions récentes d’Amazon dans le domaine de la santé, citons le paiement de près d’un milliard de dollars pour l’acquisition du service de prescription en ligne PillPack et une nouvelle coentreprise avec Berkshire Hathaway et JP Morgan Chase pour améliorer la santé des employés. Elle s’ajoute à d’autres grandes entreprises technologiques de plus en plus axées sur les soins de santé. Par exemple, plus tôt cette année, Apple a lancé une fonctionnalité qui permet aux clients de consulter leurs dossiers médicaux hospitaliers sur leur iPhone, tandis que Google a récemment embauché David Feinberg, ancien PDG de Geisinger, pour unifier et diriger les initiatives de santé dans toutes ses activités, notamment les recherches, Google Brain, Google Fit et Nest.
Dans son annonce, Amazon a déclaré que « l’identification de ces informations aujourd’hui est un processus manuel et long, qui nécessite soit la saisie de données par des experts médicaux hautement qualifiés, soit des équipes de développeurs rédigeant des codes et règles personnalisés pour essayer d’extraire les informations automatiquement ». L’entreprise prétend que Comprehend Medical peut identifier avec précision « les conditions médicales, les termes anatomiques, les détails des tests médicaux, les traitements et les procédures ». En retour, les patients peuvent utiliser le service pour les aider à gérer différents aspects de leur traitement, y compris l’établissement du calendrier des visites médicales et des médicaments sur ordonnance ou la détermination de l’admissibilité à l’assurance.
Bien sûr, le téléchargement de dossiers médicaux dans le Cloud pour l’analyse de l’apprentissage machine pourrait soulever des questions de la part des patients sur la façon dont « Comprehend Medical » assurera leur confidentialité. Amazon indique que les données des patients sont cryptées et ne peuvent être déverrouillées que par les clients qui possèdent une clé, et qu’aucune donnée traitée ne sera stockée ou utilisée pour former ses algorithmes. Comprehend Medical se conforme à la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).
Comprehend Medical est déjà présentée en avant-première par Roche Diagnostics, la société suisse d’équipements pharmaceutiques et diagnostiques, et le Fred Hutchison Cancer Research Center de Seattle, qui l’utilise pour identifier des patients en vue d’essais cliniques. En utilisant le logiciel pour analyser « des millions de notes cliniques », Amazon dit que le centre a été en mesure de réduire le temps nécessaire pour traiter chaque document « d’heures en secondes ».
Dans une déclaration, Matthew Trunnell, le CIO du Fred Hutchinson Cancer Research Center, qui étudie le cancer et mène des essais cliniques et des études volontaires sur de nouveaux traitements, a déclaré : « Pour les patients atteints de cancer et les chercheurs qui se consacrent à les guérir, le temps est une ressource limitée. Le processus d’élaboration d’essais cliniques et de mise en relation avec les bons patients exige des équipes de recherche qu’elles passent au crible et étiquettent des montagnes de données non structurées sur les dossiers médicaux. Amazon Comprehend Medical réduira cette charge de temps de quelques heures à quelques secondes par dossier. Il s’agit d’une étape essentielle pour permettre aux chercheurs d’accéder rapidement à l’information dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin, afin qu’ils puissent trouver des idées pratiques pour faire progresser les thérapies salvatrices pour les patients ».
