L’IA pour lire l’écriture du médecin

Tout affilié qui introduit une attestation médicale auprès de la MC déclenche un processus numérique innovant. En effet, l’intelligence artificielle est déployée pour déchiffrer l’écriture la plus énigmatique du médecin et automatiser ensuite le traitement de l’attestation.

Avec 4,5 millions de membres, la Mutualité Chrétienne (MC) est la plus importante mutuelle du pays. Si l’organisation s’est lancée à fond dans le numérique, elle n’en continue pas moins à gérer certains processus papier tenaces. Notamment lorsqu’un patient reçoit une attestation papier de son médecin, attestation que celui-ci doit ensuite transmettre à sa mutuelle. Ainsi, la MC reçoit encore quotidiennement 100.000 attestations papier. Naguère encore, une équipe de 300 collaborateurs assurait le traitement largement manuel de ces documents: scanning des attestations, puis traitement et contrôle manuel dans le système.

Prévoir les données

Lorsque le logiciel de scanning a dû être remplacé, la MC a décidé de revoir complètement le processus avec comme objectif d’accélérer et de simplifier l’introduction et l’encodage des attestations sans devoir procéder directement à l’interprétation et à la validation des données par les collaborateurs, ce qui permettrait de limiter l’intervention manuelle des spécialistes à ce stade du processus. “La clé est que le nouveau système peut prévoir certaines données sur l’attestation, explique Roel De Spiegeleer, directeur ICT de la CM, comme le numéro d’affiliation ou les prestations fournies, mais aussi d’extraire davantage d’informations de la fameuse écriture du médecin.”

Le scanning des attestations papier est et reste le point de départ. Le logiciel reconnaît non seulement les données, mais les prévoit. Ce n’est que si cette opération échoue qu’une intervention manuelle se déclenche. Un peu plus de 9 mois après l’implémentation de ce nouveau processus, le système traite déjà 65.000 attestations par jour. Par ailleurs, le délai de traitement a été réduit. Pour l’attestation d’un kiné – qui comprend traditionnellement de nombreuses lignes -, le traitement ne prend que 16 s, contre 40 s auparavant. Et pour l’attestation d’un médecin généraliste, ce temps de traitement passe de 14 à 9 s.

Réseau neuronal

Le recours à l’intelligence artificielle fait une grande différence. “La reconnaissance de l’écriture manuscrite n’a rien d’évident, explique Ignaz Wanders, ‘data scientist’ à la MC. Certains médecins utilisent des caractères d’imprimerie, d’autres pas. Mais aussi, ils n’écrivent pas tous les codes dans les bonnes cases, loin de là.” Via un réseau neuronal fonctionnant sur Google Cloud AI, la MC parvient à extraire les bonnes informations des attestations. Le logiciel reconnaît d’abord la langue et le type d’attestation, après quoi il recherche les lignes avec des codes de nomenclature. L’application compare chaque ligne trouvée aux 100.000 lignes connues et labélisées. “Autrefois, nous n’utilisions que la reconnaissance optique de caractères ou OCR, poursuit Wanders. Cette technologie reconnaissait 35% des codes, alors que nous en sommes aujourd’hui à 65%.” Ceci offre à la MC une fiabilité nettement supérieure dans la reconnaissance des données extraites par le système dans les attestations. Et si un élément trouvé – par exemple un code de nomenclature – n’atteint pas un certain score, un contrôle manuel est opéré.

Automatisation accrue

L’ensemble du projet – construit en moins d’un an par l’équipe IT interne de la CM – s’inscrit dans la transformation numérique de l’organisation. “Une fois que la plateforme eHealth des pouvoirs publics sera en place, nous en tirerons encore plus de valeur”, estime Roel De Spiegeleer. En attendant, la solution améliore encore l’efficacité au sein de la MC elle-même. “Nous considérons ce projet comme un pilote pour l’utilisation de l’intelligence artificielle et du traitement automatisé d’autres types de documents.”