Hôpital universitaire de Bâle : l'IA fait son entrée dans le quotidien de l'hôpital

Les médecins passent environ la moitié de leur temps de travail avec des systèmes informatiques, principalement pour la recherche d'informations et la documentation. L'hôpital universitaire de Bâle utilise désormais l'intelligence artificielle dans le quotidien du cabinet médical afin d'aider le personnel dans ces tâches.

Une nouvelle ère de médecine de précision grâce aux Large Language Models

Jusqu'à présent, les données de santé des patientes et des patients se trouvaient dans les systèmes informatiques spécialisés des différents services - de la radiologie au laboratoire en passant par la pathologie - et le plus souvent sous forme de texte libre. Avec un Clinical Data Warehouse, l'USB a d'abord créé la base technique permettant d'unifier ces données fragmentées. Grâce à l'utilisation de LLM, ces systèmes d'intelligence artificielle peuvent comprendre les textes libres médicaux et préparer les informations pertinentes. Ce qui nécessitait auparavant des heures de compilation manuelle se fait désormais en quelques secondes. Une étude interne a montré que les recommandations des LLM correspondent dans 97 % des cas aux décisions des tumor boards interdisciplinaires. Dans le traitement du cancer de la prostate, par exemple, le système est déjà évalué par l'équipe du PD Dr Wetterauer afin d'afficher les options thérapeutiques sur la base de lignes directrices fondées sur des preuves.

Infrastructure technique et protection des données

L'USB utilise un cluster de GPU performant qui permet un traitement entièrement local des données sensibles des patients*. Cela s'inscrit dans le cadre des prescriptions de la nouvelle loi suisse sur la protection des données. Une structure de gouvernance spécialement développée garantit le respect des exigences éthiques et de sécurité.

Le nouvel avenir du quotidien du cabinet médical avec l'intelligence artificielle

La technologie LLM est actuellement testée en oncologie, en dermatologie, en psychosomatique, en pathologie, en radiologie et dans d'autres domaines. L'USB s'inscrit ainsi dans la continuité des succès obtenus jusqu'à présent dans la reconnaissance d'images au moyen de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en radiologie. La large participation de différents services montre les multiples possibilités d'utilisation de la technologie, du diagnostic à l'optimisation des processus administratifs. Les connaissances acquises dans le cadre de ces projets pourraient ouvrir la voie à l'ensemble du secteur de la santé.

Ce communiqué de presse a été rédigé à l'aide de l'intelligence artificielle.