Automne 2026 (Volume 36, numéro 3)

Les scribes AI prennent d’excellentes notes, mais les rhumatologues ont aussi besoin d’aide pour saisir leurs données : ROXI, un nouvel outil à double fonction

Par Tom Appleton, M.D., Ph. D., FRCPC, président du comité d’informatique de l’ORA

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La rhumatologie, comme le reste du secteur de la santé, peine depuis des décennies à aller au-delà de la simple note clinique. Les soins treat-to-target (traitement ciblé) reposent sur la mesure de nombreux paramètres, allant du nombre d’articulations enflées et douloureuses aux mesures rapportées par les patients, en passant par les scores cutanés et les indices d’activité de la maladie calculés, suivis de consultation en consultation. Les données internationales et canadiennes le soulignent depuis des années : sans données cliniques structurées, nous ne pouvons pas savoir de manière fiable si nous atteignons les résultats que nous visons en tant que spécialistes individuels, et encore moins en tant que discipline dans son ensemble.

Comme dans la plupart des secteurs des soins de santé, la rhumatologie est confrontée à une lourde charge documentaire liée à la production des notes cliniques. Et puisque la mesure et le suivi sont tout aussi importants pour fournir les meilleurs soins rhumatologiques possibles, la collecte des données cliniques vient alourdir davantage cette charge documentaire. La récente vague d’assistants de saisie basés sur l’IA a rendu plus facile que jamais la rédaction d’un bon compte-rendu et le passage direct au patient suivant, et cette aide était grandement nécessaire. Mais elle n’a pas touché à l’aspect lié aux données : les assistants de saisie basés sur l’IA n’ont pas réduit la charge documentaire associée au suivi et à l’enregistrement des mesures sur lesquelles reposent les soins treat-to-target. Personnellement, j’apprécie beaucoup un compte-rendu bien rédigé. Il raconte une histoire, et les histoires comptent, surtout en rhumatologie. Mais un compte-rendu magnifiquement rédigé reste de la prose : les comptages articulaires et les mesures de résultats enfouis à l’intérieur ne sont pas enregistrés sous forme de données, à moins que quelqu’un ne les ressaisisse manuellement par la suite. Dans la plupart des contextes, cette charge administrative est difficile à supporter. Ainsi, aussi performants soient-ils pour rédiger des comptes-rendus, les assistants de rédaction généraux basés sur l’IA n’aident pas les rhumatologues à combler ce déficit de données. Et si nous disposions d’un outil capable de réduire simultanément la charge documentaire liée au suivi des données cliniques et à la production des notes?

C’est précisément pour combler cette lacune qu’a été conçue la nouvelle suite d’IA ROXI (Rheumatology Optimized Expert Intelligence) de l’ORA. Déployée au sein de RheumView^MC (le dossier numérique de rhumatologie de l’ORA qui s’intègre aux DME conventionnels), ROXI est bien plus qu’un simple générateur de notes basé sur l’IA. ROXI analyse la transcription et les notes issues de la consultation clinique, puis extrait les informations directement dans plus de 600 champs de données structurés spécifiques à la rhumatologie, couvrant plus de 95 diagnostics rhumatologiques chez l’adulte et l’enfant, et fournit un compte-rendu de haute qualité, personnalisable et généré par l’IA. Couvrant les mêmes comptages articulaires, mesures rapportées par le patient et scores d’activité de la maladie que ceux requis par les soins treat-to-target, chaque entrée suggérée est examinée et confirmée par le médecin traitant avant d’être intégrée au dossier. ROXI ayant été spécialement conçu pour la rhumatologie plutôt que d’être adapté à partir d’un outil de transcription générique, cette saisie de données structurées fait partie intégrante du flux de travail, et non une étape supplémentaire superposée à celui-ci.

C’est cette combinaison qui distingue ROXI du marché plus large des assistants de saisie basés sur l’IA : une communication clinique exceptionnelle et un environnement solide de données structurées, générés à partir de la même consultation, ce qui réduit considérablement le nombre de clics. Chaque rhumatologue utilisant ROXI peut enfin examiner les taux de rémission, les schémas thérapeutiques et les lacunes en matière de soins; de plus, les données agrégées et anonymisées peuvent donner à l’ORA et à la communauté rhumatologique une image fidèle de la manière dont chaque maladie rhumatologique est prise en charge dans tout l’Ontario.

Tout cela n’a de sens que si l’IA gagne la confiance des cliniciens et des patients. Le Collège des médecins et chirurgiens de l’Ontario (CPSO), l’Association canadienne de protection médicale (ACPM) et le commissaire à l’information et à la protection de la vie privée de l’Ontario s’accordent sur des attentes semblables concernant l’IA dans les soins cliniques : des résultats précis et validés par un clinicien; la responsabilité du médecin; des données protégées et utilisées uniquement aux fins prévues; une évaluation des biais; ainsi que la transparence et un consentement éclairé des patients. RheumView^MC et ROXI ont été conçus autour de ces attentes. Les patients sont invités à donner leur consentement explicite et documenté avant que toute consultation ne soit traitée. Les données sont chiffrées en transit et au repos, gérées dans le cadre d’accords de non-conservation des données conclus avec les fournisseurs de modèles d’IA, et ne sont jamais utilisées pour entraîner ces modèles. La plateforme a fait l’objet d’une évaluation formelle de l’impact sur la vie privée et d’une analyse des menaces et des risques, avec un examen continu de la sécurité intégré à sa gouvernance.

L’IA en rhumatologie ne doit pas être jugée uniquement sur sa capacité à rédiger des notes. Pour réduire véritablement la charge administrative, les outils d’IA doivent nous aider à mesurer, suivre et agir sur l’activité de la maladie au fil du temps, et non pas se contenter de la documenter. Bien utilisés, des outils tels que RheumView^MC et ROXI peuvent enfin apporter à notre spécialité ce qui lui a longtemps fait défaut : un dossier structuré et mesurable sur lequel les soins treat-to-target ont toujours été censés s’appuyer.

Tom Appleton, M.D., Ph. D., FRCPC
Chef du service de rhumatologie,
Western University et St. Joseph’s Health Care (London)
Professeur associé, Département de médecine,
Département de physiologie et de pharmacologie,
Western University, Canada
Chercheur, Lawson Research Institute,
London Health Sciences Research Institute,
Children’s Health Research Institute
Président du comité d’informatique de l’ORA