En accordant la priorité absolue à l'empathie envers les patients, à leur sécurité et au strict respect de la réglementation, Amii a mis au point une architecture innovante à modules multiples qui a permis à My Viva de transformer des conversations informelles en données cliniques structurées et de développer des soins hautement personnalisés.

Défi

La prise en charge des maladies chroniques nécessite un accompagnement régulier pour maintenir la motivation des patients. Développer des soins hautement personnalisés sans perdre de vue l’empathie envers les patients constitue un défi majeur pour le secteur de la santé, tout comme la garantie d’une gestion responsable des données et de la sécurité des patients. Pour My Viva, une entreprise de santé numérique basée à Edmonton, le développement de ces soins posait un paradoxe : les suivis humains mobilisent trop de ressources pour répondre à la demande quotidienne, tandis que les formulaires automatisés standard semblent trop mécaniques, ce qui risque d’entraîner un faible engagement et de compromettre la qualité des données de santé.

Approche

My Viva s’est associé aux chercheurs en apprentissage automatique d’Amii afin de relever les défis techniques complexes liés au déploiement d’une IA générative fiable dans un secteur hautement réglementé. Grâce à LangChain et au GPT-4o d’OpenAI, cette collaboration a permis de mettre au point une architecture multimodulaire qui recueille des dossiers médicaux précis et professionnels par le biais d’un dialogue naturel et accessible, plutôt que par le biais de formulaires rigides. Elle a ainsi transformé le coach virtuel de My Viva, Yaro®, d’un outil rigide et réactif en un compagnon proactif et personnalisé, capable d’apporter un soutien comportemental continu à des milliers de patients simultanément.

L'objectif principal de Yaro est d'offrir aux patients un accompagnement sans jugement, favorisant la responsabilisation et la réflexion, tout en enregistrant de manière fluide et précise leurs dossiers médicaux. Grâce à des sources de données interconnectées et aux principes de la thérapie cognitivo-comportementale, les patients peuvent réfléchir à leurs habitudes quotidiennes et comprendre en quoi leurs choix de mode de vie ont une incidence directe sur leur état de santé.

• Dr Nathaniel Maeda

Pour relever ces défis, l’équipe du projet s’est concentrée sur deux principaux goulots d’étranglement du secteur. Premièrement, les assistants d’IA standard s’appuyant sur la technologie de base « Retrieval-Augmented Generation » (RAG) se sont révélés trop axés sur les transactions pour maintenir le contexte du patient à long terme, suivre les objectifs en cours ou établir une continuité émotionnelle. Deuxièmement, la collecte de réflexions quotidiennes essentielles, telles que les niveaux de sommeil et de stress, nécessitait traditionnellement des formulaires cliniques rigides. My Viva avait besoin d’une solution capable d’extraire de manière transparente ces indicateurs critiques directement à partir de conversations informelles et naturelles, sans perturber l’expérience du patient.

Consciente que les chatbots traditionnels, basés sur un modèle unique, peinent rapidement à gérer les nuances cliniques complexes, l'équipe technique d'Amii a mis au point une architecture sur mesure à plusieurs niveaux. Plutôt que de s'appuyer sur un seul modèle pour traiter l'intégralité d'une interaction, Amii a restructuré le flux de travail de l'IA en un pipeline composé de quatre microservices spécialisés et séquentiels.

« Pour atteindre les objectifs de performance en matière de qualité des conversations, nous avons opté pour une architecture intégrée composée de quatre modules », explique Dave Staszak, responsable de la recherche en apprentissage automatique chez Amii. « Cette approche a permis à chaque module de se concentrer pleinement sur une tâche spécifique sans avoir à jongler entre plusieurs priorités à la fois. Elle a également donné naissance à une architecture flexible, permettant au client d’ajouter facilement de nouvelles fonctionnalités par la suite. »

En intégrant directement les sciences du comportement dans le code, ce cadre comble le fossé entre l'implication des patients et la sécurité clinique grâce à quatre stratégies clés :

Instaurer la confiance par le dialogue: intègre des techniques de coaching clinique (telles que la méthode OARS) afin d'utiliser un langage encourageant qui favorise un engagement durable de la part des utilisateurs.

Élimination de la responsabilité: verrouillage des paramètres afin de garantir des réponses prévisibles et reproductibles, éliminant ainsi la « créativité » dangereuse de l'IA.

Application de limites strictes: met en œuvre des garde-fous algorithmiques codés en dur qui rejettent automatiquement les demandes de diagnostics médicaux ou de plans de traitement.

Personnalisation naturelle : intègre des sujets liés à la santé adaptés au contexte dans des conversations informelles, ce qui permet à l'IA de guider les utilisateurs de manière proactive tout en préservant la fluidité du récit.

Impact

My Viva étend actuellement son projet pilote grâce à un modèle amélioré issu de son initiative Amii. Bien que l'entreprise en soit encore au stade des tests, l'équipe se montre satisfaite des résultats obtenus jusqu'à présent et est convaincue de disposer d'une base solide pour poursuivre le développement de sa plateforme, notamment grâce à l'embauche à temps plein de son spécialiste en apprentissage automatique, Moja Ardestani.

« Avoir pu travailler avec Moja et l’embaucher à temps plein à l’issue de notre mission a été formidable », déclare le Dr Maeda. « Comme il a participé au projet dès le début, il connaît parfaitement notre plateforme et notre activité. Il a su élargir les compétences techniques de notre équipe et améliorer notre modèle, ce qui nous permet de poursuivre notre développement de manière responsable. »