Rassembler les informations du dossier
Réunir dans une même lecture des éléments dispersés entre données du dossier, comptes rendus et documents associés.
Réalisation · Établissement hospitalier de référence
Agent IA médical : rassembler le parcours patient dans une synthèse
Un agent IA médical qui recherche les informations du dossier patient et les restitue en synthèse chronologique aux équipes d’anesthésie. Nous avons conçu et développé l’assistant, fondé sur le RAG, et l’interface qui le met à disposition des équipes médicales. Il assiste la lecture du dossier ; l’appréciation clinique reste celle des soignants.
Client
Établissement hospitalier de référence
Réalisation
Assistant RAG et interface de consultation
Usage
Assistance à la lecture et à la synthèse du dossier
Technologies
RAG, modèles de langage (LLM), application métier
Le client
Des dossiers riches, dispersés entre plusieurs sources.
Un établissement hospitalier de référence souhaitait faciliter le travail de ses équipes d’anesthésie au moment de préparer une consultation.
Les informations utiles existent, mais elles sont réparties entre les données du dossier, les comptes rendus et les documents du parcours. Les rassembler prend du temps, en particulier sur des dossiers volumineux.
L’enjeu
Rendre le dossier plus rapide à lire, sans rien lui faire dire de plus.
Ordonner le parcours patient
Présenter les éléments dans l’ordre chronologique, pour une lecture plus directe avant la consultation pré-anesthésique.
Rester fidèle aux sources
Chaque élément de la synthèse doit provenir du dossier, pas des connaissances générales du modèle.
Limiter la recherche manuelle
Réduire le temps passé à chercher l’information dans des dossiers volumineux.
- 01Dossier patient
Informations du dossier médical et documents associés.
- 02Recherche & structuration
Recherche des passages pertinents et organisation des informations.
- 03Synthèse chronologique
Restitution du parcours patient dans une interface dédiée.
Ce que nous avons réalisé
Agent IA médical : des sources documentaires à l’interface métier.
Nous avons conçu et développé l’ensemble du service, de la recherche dans les données du dossier jusqu’à l’écran consulté par les équipes. L’assistant n’est pas une démonstration isolée : il est relié à une application pensée pour le contexte de travail des équipes médicales.
Recherche dans le dossier
Un assistant fondé sur le RAG, qui retrouve les passages utiles dans les données et les documents du dossier.
Structuration de la synthèse
Organisation chronologique des éléments du parcours patient.
Restitution aux équipes
Une interface de consultation qui rend la synthèse accessible aux équipes d’anesthésie.
Données de santé et évaluation
Les principes que nous appliquons à un assistant médical.
Un assistant qui lit des dossiers patients traite des données de santé. Sur ce type de projet, nous travaillons avec les principes suivants, définis avec l’établissement et ses équipes (DSI, délégué à la protection des données, référents médicaux).
Minimisation
L’assistant n’accède qu’aux informations nécessaires à la synthèse attendue.
Droits d’accès
La synthèse n’est consultable que par les professionnels autorisés, selon les règles d’accès de l’établissement.
Hébergement et traçabilité
La solution est hébergée sur un serveur certifié HDS (hébergeur de données de santé) sécurisé. La journalisation et la durée de conservation sont définies avec l’établissement, dans le respect de la réglementation applicable aux données de santé.
Évaluation de la synthèse
Vérifier la fidélité de la synthèse aux sources et repérer les omissions sur des dossiers de référence relus par des professionnels de santé, avant chaque évolution.
Place de l’humain
L’assistant aide à lire et à synthétiser. Il ne pose ni diagnostic ni recommandation ; la décision reste celle des soignants.
C’est la démarche décrite dans notre expertise LLMOps et évaluation IA et dans notre article sur les précautions à prendre avec l’IA en entreprise.
Équipe et organisation
Une équipe dédiée, de la donnée à l’interface.
Le projet a été mené dans le cadre d’un accompagnement « agents IA » par une équipe dédiée, notre format de production : des ingénieurs qui conçoivent, développent et font évoluer le service au fil des besoins exprimés par les équipes médicales.
La même équipe couvre la recherche documentaire, l’intégration des modèles et la conception de l’application. Elle connaît donc à la fois le comportement de l’IA et l’écran sur lequel les soignants la consultent.
Les technologies mobilisées
RAG, modèles de langage et application métier.
Le RAG (génération augmentée par la recherche) fait reposer la synthèse sur les documents du patient plutôt que sur les connaissances générales du modèle. Les passages pertinents sont d’abord retrouvés dans les sources du dossier, puis un modèle de langage (LLM) les organise en synthèse chronologique.
L’architecture relie trois briques : l’accès aux données du dossier, la recherche documentaire et la génération de la synthèse, exposées dans une interface métier. C’est le même type de travail que nous menons dans nos projets de développement RAG et d’agents IA.
Agents IA & chatbotsDes agents connectés à vos documents et à vos outils, réalisés jusqu’à la mise en production.↗Développement RAGDes réponses fondées sur vos documents, avec des sources vérifiables.↗Intégrer l’IAAssistants métier, recherche documentaire et automatisation : des solutions IA connectées à vos données et à vos outils.↗Logiciel sur mesureL’application qui rend le résultat de l’IA utilisable dans le travail quotidien des équipes.↗
Résultat
Une synthèse du parcours patient, dans une interface dédiée.
- Les équipes d’anesthésie consultent le parcours du patient dans une même interface, dans l’ordre chronologique.
- La synthèse s’appuie sur les documents du dossier, et non sur les connaissances générales du modèle.
- La préparation de la consultation demande moins de recherche manuelle dans les différentes sources.
- L’appréciation clinique reste entièrement du ressort des professionnels de santé.
Ce projet illustre ce que nous faisons en IA : relier des données existantes à un usage concret, puis réaliser le logiciel qui rend cette information exploitable. Nous appliquons la même démarche en interne avec Bobby, notre assistant IA connecté à notre ERP.
Questions fréquentes
Agent IA médical : vos questions.
Que fait l’agent IA médical que nous avons réalisé ?
Il recherche les informations du dossier médical d’un patient et les restitue en synthèse chronologique, dans une interface dédiée aux équipes d’anesthésie. Il facilite la lecture et la préparation du dossier.
L’agent remplace-t-il la décision médicale ?
Non. C’est une assistance à la lecture et à la synthèse. L’assistant ne pose ni diagnostic ni recommandation ; l’appréciation clinique et la décision restent du ressort des professionnels de santé.
Pourquoi utiliser le RAG pour un agent IA médical ?
Le RAG fait reposer la synthèse sur les documents du patient. L’assistant recherche d’abord les passages pertinents dans le dossier, puis le modèle de langage les organise. La synthèse reste ainsi liée aux sources du dossier. Voir notre expertise développement RAG.
Comment traitez-vous les données de santé sur ce type de projet ?
Selon des principes définis avec l’établissement : minimisation des données, droits d’accès des professionnels autorisés, hébergement sur un serveur certifié HDS sécurisé, journalisation et durée de conservation conformes à la réglementation applicable aux données de santé.
Comment évaluez-vous la qualité d’une synthèse médicale ?
Sur des dossiers de référence relus par des professionnels de santé. Nous vérifions la fidélité aux sources, les omissions et la lisibilité, et nous répétons cette évaluation avant chaque évolution. Voir notre expertise LLMOps et évaluation IA.
Pouvez-vous réaliser un assistant IA sur nos propres documents ?
Oui. C’est l’objet de nos solutions IA pour l’entreprise et de nos agents IA : connecter un modèle à vos sources documentaires, construire l’application autour et accompagner la mise en production.
Un ensemble documentaire à rendre plus utile.
Présentez-nous vos utilisateurs, votre logiciel et ce que vous souhaitez construire ou améliorer.