Contexte
La numérisation des dossiers patients a amélioré la gestion des informations médicales, mais elle a aussi augmenté la charge administrative des soignants, au détriment du temps consacré aux patients et à leur formation. Cette surcharge génère stress et risques de burnout. Les grands modèles de langage (intelligence artificielle) offrent une solution prometteuse en permettant de résumer automatiquement les données cliniques. Cependant, les recherches actuelles montrent des limites importantes : les études portent souvent sur des données partielles, manquent de clarté sur les méthodes utilisées, et n’intègrent pas toujours l’analyse des risques, ce qui compromet la sécurité et la fiabilité de ces outils en milieu clinique.
Projet
Le projet DREAM vise à créer et tester deux outils basés sur ces technologies pour alléger le travail administratif des médecins et soignants en français : un outil pour synthétiser automatiquement les informations essentielles des patients, et un autre pour générer la lettre de sortie à la fin de l’hospitalisation. Ce projet souhaite ainsi faciliter le travail du personnel soignant tout en garantissant la sécurité et la qualité des soins.
Où en sommes-nous ?
Avril 2026 : Après avoir obtenu les autorisations nécessaires pour accéder aux données d’hospitalisation des HUG, les documents médicaux ont été collectés, puis préparés pour l’analyse. En parallèle, plusieurs modèles d’IA ont été évalués afin de sélectionner le plus performant qui a ensuite été déployé sur un serveur sécurisé afin de générer automatiquement des résumés cliniques. L’innovation majeure du projet réside dans la création d’une méthode d’évaluation des risques liés aux textes produits par l’IA. Élaborée avec des experts et expertes, puis affinée avec des cliniciens et cliniciennes, cette méthode permettra d’identifier et de qualifier de manière rigoureuse les risques potentiels associés aux contenus générés.
Cheffe et chef de projet
Docteure Lydie Bednarczyk, Médecin interne, Service des sciences de l’information médicale, Hôpitaux Universitaires de Genève & Docteure, Département de radiologie et informatique médicale, Faculté de médecine de l'université de Genève
Docteur Jamil Zaghir, Collaborateur scientifique, Service des sciences de l’information médicale, Hôpitaux Universitaires de Genève & Docteur, Département de radiologie et informatique médicale, Faculté de médecine de l'université de Genève
