Belgium/Luxembourg (Français)
Giovanni Ferrando, Gênes, Italie, 1965.
Ingénieur en électronique, il est chef de produit pour Enterprise Imaging Line chez Ebit, une société du groupe Esaote spécialisée dans l’informatique médicale. Il travaille dans la conception de systèmes PACS depuis plus de 20 ans, avec une expertise spécifique dans le domaine de l’imagerie radiologique et cardiologique, ainsi que dans les solutions de radiothérapie. Il aime le sport et les voyages.
Un système de données constitue un pont entre les soins aux patients et le bien-être de la société. L’intervention de l’IA est essentielle, mais doit être conçue de telle manière que c’est à la créativité humaine de trouver des solutions.
Nous sommes tous producteurs et consommateurs d’informations qui, à partir des données (matière première de la connaissance), suivent des chemins et des processus qui donnent forme à la conscience, outil d’orientation dans tous les domaines. Dans le domaine de la santé, les nouvelles opportunités de collecte de données offertes par l’augmentation des capacités technologiques ont entraîné une croissance exponentielle de la quantité de données disponibles. Cela ouvre des opportunités pour un bond en avant significatif en termes de bien-être de la communauté dans laquelle l’entreprise opère tout en augmentant considérablement la complexité en raison de l’introduction de nouveaux types de données (génotypiques et phénotypiques).
En outre, l’introduction des réglementations européennes sur la confidentialité a contraint chaque fabricant, gestionnaire et consommateur de données à s’interroger sur la qualité du long processus par lequel l’information devient une connaissance partagée.
Ebit, une société du groupe Esaote axée sur les systèmes d’information, protège et organise les données collectées lors du processus de diagnostic en cardiologie et radiologie depuis les années 1990. Ses systèmes permettent la collecte et la gestion de données sensibles liées à la santé, qui représentent un atout pour le patient.
Cet atout doit être exploité en assurant un équilibre entre confidentialité et accessibilité, ce qui contribue à développer la relation de confiance entre le médecin et le patient, basée en grande partie sur le respect de la vie privée, la rapidité de l’intervention et une vision cohérente de l’histoire clinique et personnelle de ceux-ci dans un parcours de santé.
Toutes les informations collectées sont une représentation qui offre aux médecins tous les éléments dont ils ont besoin pour interpréter au mieux le tableau clinique du patient, mais souvent ces informations peuvent apparaître à première vue comme un tableau abstrait, aussi complexe, dispersif, et flou. L’objectif des personnes qui travaillent chez Ebit est de créer des outils qui aideront la pratique clinique, en permettant la navigation simple et immédiate dans des informations complexes, comme celles prises en compte lors du processus d’interprétation des signes et symptômes cliniques, connus en médecine sous le nom de sémiotique.
Dans le cadre du travail de conception, un grand soin est apporté à ce que ces outils préservent la centralité du rôle du médecin en tant qu’acteur principal dans les processus de décision diagnostique et thérapeutique. La capacité de rendre les données disponibles, garantissant des niveaux adéquats de continuité de service et de redondance pour les patients et les cliniciens qui suivent le parcours de soins des patients, nécessite un niveau élevé de complexité – quelque chose qu’Ebit possède une longue et vaste expérience en gestion, en s’appuyant sur sa position de leader sur les marchés italien et international.
Ebit relève ce défi en utilisant les dernières technologies cloud et de stockage cloud tout en garantissant une prise en charge complète et une conformité aux normes internationales d’intégration dans le domaine médical. Grâce au portail de distribution cloud ou via des intégrations avec les dossiers de santé électroniques régionaux/entreprises, les individus peuvent accéder à leurs propres rapports en toute sécurité et confidentialité et peuvent décider s’ils souhaitent les partager avec leur propre médecin. Grâce au Vendor Neutral Archive et à ses documents et bioimages, le personnel médical peut accéder à l’intégralité de l’historique médical du patient à partir d’un référentiel unique et centralisé.
Ces outils puissants fournissent une grande quantité de données, tant textuelles (données d’antécédents médicaux, questions diagnostiques, rapports, tests de laboratoire) qu’iconographiques (images), qui doivent être évaluées par le personnel clinique, parfois en urgence. Ces mêmes données doivent ensuite être mises à la disposition du patient (et donc du médecin traitant) dans le rapport, dans un format qui suit un modèle conforme aux recommandations des sociétés nationales et européennes de radiologie et de cardiologie.
D’où la nécessité d’une simplification, qui peut être efficacement résolue grâce aux techniques d’IA. Nos solutions incluent une intelligence artificielle qui permet aux professionnels d’augmenter leur confiance, faciliter la prise de décision et favoriser le dialogue.
Une attention particulière est accordée à l’optimisation du flux de travail en hiérarchisant (triant) la lecture des examens diagnostiques, ainsi qu’à l’analyse des données pour obtenir des informations en temps réel sur les données cliniques et administratives.
L’utilisation de techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des textes des rapports des informations pertinentes, essentielles à la production de rapports structurés, conformément aux normes proposées par les sociétés médicales et avec leur classification à des fins scientifiques et de recherche. Les défis dans ce domaine sont complexes, mais enrichissants et impliquent l’utilisation d’une approche innovante basée sur des modèles de langage neuronal pré-entraînés. Cette approche a l’avantage d’être facilement extensible à différents domaines et types de rapports et dispose de capacités étendues de compréhension écrite (négation, synonymes, abstraction, etc.).
Cependant, l’IA pose des problèmes liés à la disponibilité d’une quantité adéquate d’informations nécessaires à la formation du réseau, afin d’atteindre un niveau minimum de généralisabilité, et liés aux aspects législatifs et éthiques (pensez par exemple à identifier les responsabilités en cas de prévision erronée lors de l’utilisation de tels outils).
Dans son approche de la gestion de la complexité des données, Ebit a pour mission de maintenir l’être humain au cœur du processus décisionnel, en fournissant un portefeuille de solutions qui simplifient l’accès à l’information, en concentrant l’attention des cliniciens sur ce qui est le plus pertinent pour leur travail.
Une autre garantie de notre approche centrée sur l’humain est l’adhésion d’Ebit-Esaote au système de régulation européen, le premier à avoir entreprit de créer un système de règles éthiques afin de sauvegarder la démocratie et la vie privée face à l’algorithme. La « voie européenne » exige que les algorithmes soient alimentés par des données qui reflètent les valeurs européennes de vie privée et de libertés individuelles, ce qui rend une conception minutieuse des données encore plus stratégique. Un autre objectif, afin de garantir l’implication de la personne, est de s’affranchir des systèmes algorithmiques caractérisés par des boîtes noires ; les données doivent être saisies dans des systèmes qui permettent de comprendre, même pour les non-experts, leur fonctionnement et leur prise de décision. Ainsi, la complexité des données prendra des formes de plus en plus à même de simplifier l’accès à la connaissance.
