Mettre Watson à l'œuvre

Même si la victoire de Watson à l'émission Jeopardy! était toute une prouesse, ce n'était que le début d'une nouvelle façon de penser à ce que les technologies peuvent faire pour nous aider à mieux vivre et à mieux travailler.

Un expert assure que seulement 20 % des connaissances dont les médecins se servent aujourd'hui pour poser des diagnostics et décider des traitements appropriés sont basées sur des données probantes. Le résultat? Un diagnostic sur cinq est incorrect ou incomplet, et il se produit près de 1,5 million d'erreurs de médication chaque jour aux États-Unis. Étant donné la complexité croissante du processus décisionnel médical, comment les fournisseurs de soins de santé peuvent-ils s'attaquer à ces problèmes?


Les informations dont les professionnels du milieu médical ont besoin pour prendre de meilleures décisions sont disponibles. Chaque jour, les revues médicales publient des articles sur de nouveaux traitements et sur des découvertes. Les antécédents médicaux des patients fournissent des indices. Les vastes quantités de dossiers médicaux électroniques contiennent une mine de connaissances. Certains diraient que dans ces renseignements se trouvent les données contextuelles nécessaires pour éviter chaque diagnostic incorrect ou traitement erroné.

En fait, la quantité de données médicales double tous les 5 ans et beaucoup de ces données ne sont pas structurées — souvent en langage naturel. Et les médecins n'ont simplement pas le temps de lire chaque revue pour se tenir à jour et être au courant des plus récentes avancées : 81 % affirment passer au plus 5 heures par mois à la lecture des revues. Les ordinateurs devraient pouvoir les aider, mais les restrictions des systèmes courants ont freiné les avancées réelles. Le langage naturel est complexe. Il est souvent implicite : le sens exact n'est pas totalement ou exactement exprimé. En langage naturel, le sens dépend grandement de ce qui a été dit avant, du sujet traité et de la façon dont il est traité : discussion factuelle, figurative ou fictive — ou une combinaison de ces modes.

Moyens à la disposition de Watson pour relever les défis en santé


Watson est doté de fonctions pour traiter les données en langage naturel, générer des hypothèses et faire son propre apprentissage en se basant sur des données probantes, ce qui lui permet de soutenir les professionnels du domaine médical dans leurs prises de décisions. Par exemple, un médecin peut se servir de Watson pour l'aider à poser des diagnostics et à traiter les patients. D'entrée de jeu, le médecin peut poser une question au système en décrivant les symptômes et autres facteurs connexes. Watson commence par effectuer une analyse syntaxique des intrants afin d'identifier les principaux éléments d'information. De par sa conception, le système comprend la terminologie médicale, ce qui étend la portée des possibilités de traitement du langage naturel de Watson.

Watson explore ensuite les données des patients pour trouver des faits pertinents dans leurs antécédents familiaux, les médicaments qu'ils prennent et d'autres conditions présentes. Il combine ces informations avec les résultats des tests et des instruments, et fouille dans toutes les sources de données disponibles pour formuler des hypothèses et les vérifier. Watson peut intégrer des directives de traitement, des données provenant de dossiers médicaux électroniques, de notes rédigées par les médecins et le personnel infirmier, de recherches, d'études cliniques, d'articles de revues et de renseignements sur les patients dans les données disponibles pour analyse.



Après tout cela, Watson dresse une liste des diagnostics potentiels, chaque hypothèse étant accompagnée d'une cote de niveau de confiance.

Parce qu'il est capable de tenir compte du contexte durant la génération et le tri des hypothèses, Watson peut s'attaquer à ces problèmes complexes, et ainsi aider les médecins — et les patients — à prendre des décisions plus éclairées et plus précises.

Étapes suivantes

Apprenez-en davantage sur les moyens à la disposition de Watson pour aider le personnel médical à régler les problèmes les plus compliqués — maintenant et à l'avenir.

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