OKAKI utilise l'IA pour lutter contre la crise des opioïdes.

Amii a aidé OKAKI, une entreprise d'informatique de santé publique fondée à Calgary, à planifier et à exécuter un projet d'IA pour la prédiction des risques liés aux opioïdes.

Vue d'ensemble

OKAKI fournit des conseils en matière d'information sur la santé, des analyses en tant que service et des logiciels personnalisés, en travaillant avec les organismes de santé pour améliorer la façon dont ils gèrent, analysent et utilisent les données. Ils sont spécialisés dans la santé de précision, la santé autochtone, les programmes d'immunisation et le suivi des prescriptions.

Comme le dit le Dr Salim Samanani, fondateur et directeur médical d'OKAKI : "Nous sommes des passeurs. Nous sommes un partenaire de confiance pour les organismes de réglementation professionnelle, les différents niveaux de gouvernement, les universités et les organisations du secteur privé, qui ne travailleraient peut-être pas ensemble autrement."

Depuis sa création en 2008, l'équipe s'est attaquée à de gros problèmes de santé publique et de systèmes de santé. Cependant, l'entreprise a compris que pour rester à la pointe de l'analyse des soins de santé, elle devait intégrer l'IA dans ses activités et ses services. Selon le Dr Samanani "L'IA jouera un rôle majeur dans la transformation de tous les systèmes, donc on ne peut pas vraiment être à la pointe si on ne possède pas cette compétence."

En 2019, OKAKI a engagé l'équipe d'Amii avec son premier projet d'IA en tête : utiliser l'apprentissage automatique pour sauver des vies en prévenant les surdoses d'opioïdes. OKAKI avait déjà fourni le support technique du programme de surveillance des prescriptions à l'échelle de la province de l'Alberta.

Amii a apporté son soutien, ses conseils, son mentorat et sa supervision à OKAKI pendant que l'équipe définissait son problème de ML et travaillait sur son projet.

Approche

Au début de leur engagement, OKAKI se trouvait au stade d'exploration du spectre d'adoption de l'IA d'Amii. Après deux missions de six mois, OKAKI est arrivé au stade de la mise en œuvre. Il s'agit d'un taux d'adoption de la technologie incroyablement rapide qui a influencé l'approche de l'entreprise en matière de sélection et d'itération des nouveaux projets d'IA et de ML.

Comment ont-ils fait ce bond en avant ?

1. Formation de son personnel. En travaillant avec Amii, OKAKI a formé l'ensemble de sa direction et son équipe technique de base au langage et aux concepts de l'IA. Cela a permis à l'entreprise de créer un lexique commun au sein des équipes et entre elles.
2. Apprendre à poser les bonnes questions. L'un des principaux exercices auxquels OKAKI s'est livré consiste à définir la bonne question de ML qui peut être résolue avec les données disponibles.
3. Établir un modèle de flux de travail pour les projets de ML. En s'engageant avec Amii sur son premier projet ML, l'équipe a construit un processus et a compris les étapes de l'exécution des projets ML RnD. OKAKI dispose désormais de son propre modèle unique pour gérer les futurs projets de ML.

"Travailler avec Amii nous a permis de former notre équipe de direction, de recruter des ressources internes clés ayant une expertise en IA et d'établir l'infrastructure nécessaire pour mener à bien ces projets. Nous sommes parvenus à une compréhension commune du langage, de la nature et du processus d'un projet d'IA/ML." - Dr. Samanani

Résultats

"Passer par notre premier projet ML ensemble avec le soutien et le mentorat nous a donné la confiance que nous pouvons le faire, et le faire avec succès." - Dr Salim Samanani, fondateur et directeur médical d'OKAKI.

Pendant et après ses engagements avec Amii, OKAKI a vécu des moments importants :

• Elle a acquis son premier client important pour un projet commercial de ML.
• L'équipe interdisciplinaire du projet de ML a été élargie à huit employés ; au début de l'engagement, elle ne comptait qu'une seule ressource ML.
• Mise en place d'une culture où les équipes techniques et les managers sont plus à l'aise avec le processus de ML.
• Déploiement d'un chatbot pour les communautés des Premières Nations en réponse aux demandes d'information COVID-19 spécifiques aux communautés.
• Création d'un modèle de prédiction en alignement stratégique avec ses objectifs commerciaux actuels.
• Une forte connexion à l'écosystème de l'IA, avec la présence d'un stand à l'université d'été 2019 du DLRL et au symposium 2020 sur l'intelligence artificielle dans les soins de santé, et l'accès aux étudiants chercheurs d'Amii pour le recrutement de talents.
  

Conclusion

OKAKI a établi une base solide en AL/ML, avec la capacité pour les équipes techniques et les responsables de communiquer efficacement sur les concepts et les projets de ML. Ils sont également capables de traduire cette compréhension à leurs clients - selon les mots du Dr Samanani :

"Nous pouvons désormais nous engager avec nos partenaires, écouter leurs problèmes et leurs objectifs, et intégrer l'IA/ML dans une portée de projet qui est claire, définie et positionnée pour réussir."

OKAKI a maintenant onze employés dans l'organisation qui travaillent sur des projets ML et a appris comment, et où, trouver des talents pour de futurs recrutements. Elle a également acquis son premier client important pour un projet commercial de ML, et quatre autres projets de ML sont en cours.

Comme pour le projet initial, l'article Prescription sûre des opioïdes : une approche d'apprentissage machine pronostique pour prédire le risque à 30 jours après une dispensation d'opioïdes en Alberta, Canada. a été publié dans BMJ Open le 26 mai 2021.

Consultez notre Industrie pour plus d'informations sur la façon dont Amii peut aider à guider et à réduire les risques des projets d'IA/ML dans votre organisation.