EasyCab, la gestion d’un cabinet médical
Dossiers patients, consultation guidée, ordonnances et certificats en PDF d’un clic, abonnements gérés automatiquement.
Étude de cas · Santé · Intelligence artificielle
Une plateforme d’IA qui rédige la documentation médicale à partir de la dictée
80 % de temps de rédaction en moins, et un document clinique prêt en moins de 30 secondes.
01 · Le contexte
Moins de temps sur les dossiers, plus avec les patients
La documentation clinique prend une grande part du temps des médecins. La transcription manuelle est lente, sujette aux erreurs, et éloigne les cliniciens des soins.
Les outils existants manquaient de connaissances médicales, ou ne géraient pas la variété des formats que demandent les spécialités. La plateforme devait convertir une dictée en document structuré, au bon format, pour le marché canadien de la santé.
- Secteur
- Santé
- Marché visé
- Système de santé canadien
- Livré
- Plateforme web, application mobile hors ligne, services d’IA
- Langues du produit
- Documents produits en français ou en anglais, selon la dictée
02 · Le défi
Chaque spécialité a son format
Une note SOAP, une évaluation DSM-5 et une consultation musculosquelettique n’ont pas la même structure. L’outil devait produire chacune correctement.
- Un vocabulaire médical. Les outils de transcription généraux le comprennent mal.
- Neuf formats cliniques. Chacun a ses sections et ses règles de rédaction.
- Aucune donnée inventée. Pas de signes vitaux ni de résultats absents de la dictée.
- Un usage entre deux chambres. La connexion n’est pas garantie partout dans l’établissement.
03 · La solution
Une chaîne d’IA spécialisée à chaque étape
La dictée est transcrite avec un vocabulaire médical, analysée, puis mise en forme dans le format choisi. Le clinicien relit un document structuré au lieu de l’écrire.
Transcription médicale
Whisper v3, guidé par un vocabulaire médical, transcrit la dictée.
Neuf formats cliniques
SOAP complète, détaillée ou courte, DSM-5, trois formats musculosquelettiques, dictée générale et gabarit personnalisé.
Réponses avec sources
La recherche dans la documentation médicale cite le document d’origine de chaque réponse.
Ce que la plateforme couvre
- Dictée vocale ou transcription existante, avec notes complémentaires
- Langue de la dictée détectée automatiquement
- Extraction des entités médicales
- Ingestion de PDF, de vidéos, d’audio et de pages web
- Application mobile hors ligne, synchronisée au retour du réseau
- Réponses appuyées sur des sources citées
- Ajout d’un nouveau format sans réécrire le code
- Suivi de la qualité et des erreurs en production
04 · Sous le capot
Des modèles choisis pour chaque tâche
La plateforme est découpée en services. La transcription, gourmande en calcul, tourne sur ses propres serveurs graphiques. La rédaction passe par GPT-4o et monte en charge séparément. Chaque partie évolue sans bloquer l’autre.
Plutôt que d’entraîner un modèle sur des données médicales, l’équipe a écrit plus de 560 lignes de consignes médicales. Elles fixent la structure de chaque format et interdisent d’ajouter une information absente de la dictée.
GatorTron
Modèle biomédical, de 15 à 20 % plus précis que les modèles généraux sur ce type de texte.
Recherche avec citations
Recherche sémantique dans PostgreSQL avec pgvector. Chaque réponse renvoie à sa source.
Agents spécialisés
Agents de santé orchestrés avec Agno, extraction d’entités par AWS Comprehend Medical.
Observabilité
Braintrust, Elastic APM et Sentry suivent la qualité des réponses et les erreurs.
05 · Le déroulement
Les points durs, et ce qu’on en a fait
Un outil clinique ne pardonne pas l’approximation. Voici les risques traités en cours de route.
Ce qui posait problèmeCe qu’on a fait
Le risque d’invention. Un modèle de langage peut ajouter des valeurs qui n’ont jamais été dictées.
Consignes explicites: une information n’apparaît que si elle est dans la dictée.
Des pratiques en deux langues. Demander la langue à chaque dictée alourdit l’outil.
Langue détectée automatiquement, document produit dans la même langue.
Des charges très différentes. La transcription est lourde, la rédaction légère.
Services séparés, qui montent en charge chacun de leur côté.
Une connexion instable. Le réseau manque entre deux chambres.
Application mobile hors ligne qui se synchronise au retour du réseau.
Autres réalisations
ABT Insure, une plateforme d’assurance santé pour plusieurs assureurs
Une base de données par assureur, des pièces d’identité lues par IA et des intégrations interchangeables.
Camsha, le recrutement assisté par l’IA
Recherche de candidats, tri des CV et premières entrevues par avatar vidéo, dans un seul tableau de bord.
Une tâche clinique à alléger avec l’IA?
Décrivez-nous la tâche et les données disponibles. On revient vers vous avec des questions précises et une première étape.