L’IA générative réduit de 65% les revues manuelles des dossiers médicaux chez Aetna

Chaque année, les grandes compagnies d’assurance santé comme Aetna doivent passer au crible des millions de dossiers médicaux pour identifier les lacunes dans les soins. Une tâche titanesque qui prend des mois, voire des années, sans l’aide de l’intelligence artificielle. Grâce à une plateforme d’analyse documentaire pilotée par l’IA générative, Aetna a réussi à réduire de 65% le besoin d’examen manuel.

Un défi colossal pour les assureurs santé

Le Healthcare Effectiveness Data and Information Set (HEDIS) est un ensemble de mesures de performance pour l’industrie des soins gérés. Créé en 1991 par le National Committee for Quality Assurance (NCQA), ce système oblige les grands prestataires de soins comme Aetna à examiner plus de 10 millions de dossiers médicaux annuellement. Ces examens visent à détecter les soins préventifs manqués ou en retard, comme les dépistages de cancer, les tests de glycémie pour les diabétiques, ou encore les vaccinations.

Nathan Frank, directeur de la transformation numérique et des technologies chez Aetna, explique que l’analyse manuelle de ces dossiers est un véritable casse-tête. « Nous parlons de dossiers médicaux remplis d’annotations manuscrites, explique-t-il. Ce n’est pas seulement des données structurées, mais aussi une multitude de documents cliniques physiques. »

L’IA Medical Chart Review : une révolution dans l’analyse des dossiers

Face à ce défi, Aetna a développé une plateforme innovante appelée AI Medical Chart Review. Cette solution utilise des services cloud et l’IA générative pour extraire automatiquement les données cliniquement pertinentes des dossiers et les prioriser en fonction de la probabilité de fermeture des mesures et de la force des preuves cliniques.

En seulement six mois, l’équipe de Frank a conçu et entraîné un prototype capable de traiter des millions de dossiers en deux semaines. Cette réussite a valu à Aetna un CIO 100 Award pour l’innovation technologique. « Nous avons déjà traité 14 millions de documents, précise Frank. Cela a permis de réduire considérablement les efforts manuels, libérant du temps pour d’autres activités comme le contrôle qualité. »

Comment fonctionne la plateforme ?

L’IA générative permet à la plateforme d’ingérer et d’analyser automatiquement les dossiers médicaux non structurés. Elle identifie et extrait des informations cliniquement pertinentes pour les mesures HEDIS, telles que les codes de diagnostic, les ordonnances, les résultats de laboratoire et les documents de visite. Ces données sont ensuite utilisées pour générer une liste priorisée de dossiers, qui est transmise aux employés pour validation.

Frank souligne que la plateforme a permis d’augmenter les taux de fermeture des lacunes, améliorant ainsi les évaluations Star et les remboursements. Elle a également permis de rationaliser les flux de travail et de libérer les équipes dédiées à l’examen manuel des dossiers pour des activités à plus forte valeur ajoutée.

Les clés du succès : agilité et collaboration

Frank attribue une grande partie de la rapidité et du succès de la plateforme à une approche agile. Plutôt que de rédiger des spécifications exhaustives, Aetna a créé une équipe composée d’ingénieurs et d’experts métiers travaillant ensemble de manière itérative. « Cela nous a permis d’avancer beaucoup plus rapidement, explique-t-il. Avoir un expert métier présent dans la même salle virtuelle ou physique que nous a conduit à de meilleurs résultats. »

La plateforme repose sur un modèle produit, un modèle de calcul cloud et un modèle de gouvernance de l’IA qui permettent des revues rapides pour s’assurer que l’IA est utilisée de manière responsable. Frank insiste sur l’importance de concevoir avec la sécurité, la conformité et une utilisation responsable de l’IA comme principes fondamentaux dès le départ. « Tout ce que nous faisons en termes de nouvelles constructions commence par réfléchir à la manière de le rendre cloud natif, comment construire avec l’élasticité et la vitesse appropriées, et comment optimiser les coûts. »

L’importance des experts métiers

Enfin, Frank souligne l’importance cruciale d’une bonne relation avec les experts métiers. « Vous pouvez avoir un excellent chef de produit et un ingénieur, mais vous avez vraiment besoin d’un expert métier passionné par la transformation des processus. »

Cette innovation technologique marque une étape majeure dans l’amélioration de la qualité des soins et l’efficacité opérationnelle pour les assureurs santé.