L’IA générative trace son sillon dans le secteur de la santé

Au dernier congrès HIMSS, l’IA générative et les Large Language Models (LLM) figuraient dans toutes les conversations. Derrière cet engouement, les premiers cas d’usage fleurissent. Certaines start-up, à l’instar de Nabla et son assistant Copilot, commencent à intégrer les grands modèles de langage et d’IA générative à leurs outils pour transcrire les consultations et produire des notes médicales par exemple. 

Les géants de la technologie consacrent aussi à ces technologies disruptives des ressources importantes. Microsoft capitalise sur l’IA conversationnelle pour nourrir ses applications professionnelles en santé avec l’intégration de GPT-4 dans l’application Dragon Ambient eXperience (DAX) Express de Nuance, tandis que Google, de son côté, travaille à l’amélioration des performances de son grand modèle de langage Med-PaLM.

Amazon lance le service HealthScribe

C’est désormais au tour d’Amazon de se lancer. Le 26 juillet, le groupe a annoncé, lors de l’AWS Summit à New York, un nouveau service de documentation clinique basé sur l’IA générative. L’outil d’AWS, baptisé HealthScribe, s’appuie sur la reconnaissance vocale et l’IA générative pour créer automatiquement une documentation clinique à partir des conversations entre le patient et le clinicien. Si ce service est d’abord testé pour la médecine générale et l’orthopédie, il va permettre aux éditeurs de logiciels de santé de créer des applications cliniques qui utilisent la reconnaissance vocale et l’IA générative.

“AWS HealthScribe permet un déploiement responsable des systèmes d’IA en citant la source de chaque ligne de texte générée à partir de la transcription de la conversation originale, ce qui facilite la révision des notes cliniques par les médecins avant leur saisie dans le dossier médical informatisé” décrit le communiqué de presse. 3M Health Information Systems (HIS), ScribeEMR et Babylon sont parmi les premiers clients d’AWS HealthScribe aux États-Unis.

Un grand modèle médical pour GenHealth.ai

Hormis ces projets initiés ou soutenus par les GAFAM, d’autres entreprises choisissent de se spécialiser dans les modèles d’IA générative en santé. La start-up américaine GenHealth.ai a annoncé le 19 juillet avoir obtenu un financement d’amorçage de 13 M＄, à l’occasion d’un tour de table codirigé par Craft et Obvious Ventures. Cette levée de fonds sera utilisée pour “accélérer l’impact que les transformeurs et l’IA générative peuvent avoir dans le secteur de la santé”, explique l’entreprise dans son communiqué. 

GenHealth.ai a mis au point un transformeur génératif pré-entraîné (GPT) qu’elle a baptisé DOOG-E. Contrairement à ChatGPT, il ne s’agit pas d’un grand modèle de langage mais d’un “grand modèle médical” entraîné sur des données médicales, selon l’entreprise. GenHealth.ai précise qu’il peut être utilisé dans de nombreux cas de figure, notamment pour les assureurs maladie afin de mieux ajuster les risques ou encore pour l’industrie pharmaceutique dans la simulation d’essais cliniques.

Hippocratic AI lève 15 M＄supplémentaires

Malgré un contexte compliqué pour les investissements en santé, Hippocratic AI fait aussi exception. L’entreprise a reçu, fin juillet, 15 M＄ de financement supplémentaire pour son tour de table d’amorçage, selon des informations rapportées par MobiHealthNews. Depuis son lancement en mai 2023, l’entreprise a recueilli 65 M＄ au total, après un premier tour de table de 50 M＄ codirigé par General Catalyst et Andreessen Horowitz.

Hippocratic AI a pour objectif de construire un grand modèle de langue sécurisé dédié aux soins de santé. L’entreprise souhaite se concentrer dans un premier temps sur les applications non diagnostiques destinées aux patients. 

L’entreprise a été fondée par un groupe de médecins, d’administrateurs d’hôpitaux, de professionnels de Medicare et de chercheurs en intelligence artificielle d’El Camino Health, Johns Hopkins, Washington University, Stanford, UPenn, Google et Nvidia. Elle mise sur l’apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine et a engagé des professionnels de la santé pour l’aider à guider et à former le LLM en évaluant ses réponses.