Améliorer les résultats rapportés par les patients grâce à l’IA en pratique clinique

Titre: Reinventing real-time patient-reported outcome measures (PROMs) in clinical practice: Realizing the potential of artificial intelligence (AI) to improve communication between patients and clinicians.

(titre dans la langue originale de l’étude)

Les mesures des résultats rapportés par les patients (appelés PROMs en anglais) sont des questionnaires dans lesquels les patients rapportent eux-mêmes la gravité de leurs symptômes. Bien que les PROM puissent améliorer la communication clinique et les résultats en matière de santé, il existe des obstacles communs à la réalisation des PROM,, tels que les difficultés d'interprétation et de réponse aux questions et les différences culturelles dans l'expression des symptômes, qui peuvent affecter de manière disproportionnée les patients anglophones et allophones, en plus des défis généraux auxquels ces groupes sont confrontés pour naviguer dans le système de santé majoritairement francophone du Québec. L'intelligence artificielle (IA) peut révolutionner la collecte des PROM pour ces populations mal desservies. Notre équipe vise à développer un processus piloté par l'IA grâce auquel les patients anglophones et allophones peuvent communiquer verbalement des données de type-PROM, dans un format organique et narratif, en utilisant la langue de leur choix, les informations étant transmises aux cliniciens en temps réel sous la forme d'un résumé structuré concis. Dans un premier temps, nous développerons et validerons un processus d'extraction d'informations de type-PROM à partir de notes cliniques narratives dans le dossier médical électronique, à l'aide d'un modèle de langage étendu (LLM). Nous utiliserons les données du projet (Implantation électronique des résultats rapportés par le patient et le proche aidant dans les centres de cancérologie du Québec (e-IMPAQc), en nous concentrant sur les patients anglophones et allophones. En utilisant un LLM sur le serveur interne du Centre universitaire de santé McGill, nous affinerons de manière itérative un processus d'extraction de données de type PROM à partir d'un texte narratif. Ce projet contribuera à développer des solutions alimentées par l'IA pour réduire les barrières linguistiques, améliorer la communication clinique et faciliter l'accès aux soins de santé pour les communautés linguistiques minoritaires du Québec.