FR 3164810 A1 20260123 FR 2407790 A 20240716 L’invention concerne un procédé (500) de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation, ledit procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : une étape (510) de collecte de données d’un patient (P) via un questionnaire électronique évolutif (Q), proposant des questions adaptées au fur et à mesure des réponses fournies ; une étape (520) de structuration des données collectées en graphes (G) ; une étape (530) de prétraitement des données collectées pour éliminer des erreurs et incohérences ; une étape (540) d’analyse prédictive des données prétraitées au moyen de modèles d'apprentissage automatique (40), permettant d’extraire sur les graphes (G) des informations utiles à une consultation médicale ; et une étape (550) de génération automatique d’un compte rendu (R) spécialisé, en langage médical, à destination d’un praticien de la santé (D). Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation et assistant médical intelligent associé La présente invention appartient au domaine général des technologies médicales ( medtech ), notamment des technologies d’assistance médicale. Elle concerne plus particulièrement un procédé de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation et un assistant médical intelligent associé. Etat de l’art Dans le domaine de la santé, diverses solutions numériques ont été développées pour assister les médecins dans la préparation des consultations et la gestion des dossiers patients. Cependant, ces solutions présentent souvent des limitations significatives, notamment en termes d’autonomie, de capacité d’analyse prédictive et d’intégration efficace des technologies d’apprentissage automatique. Parmi les solutions actuelles, on trouve principalement des logiciels de gestion de dossiers médicaux électroniques EHRs ( Electronic Health Records ). Ces systèmes, tels que EPIC et CERNER (marques déposées), centralisent les informations médicales des patients et facilitent leur accès pour les professionnels de santé. Bien que performants dans l'organisation des données, ces logiciels ne sont pas conçus pour effectuer une analyse prédictive avancée ou pour interpréter des réponses à des questionnaires évolutifs. Un autre exemple de solution existante est l’utilisation d’assistants médicaux basés sur des agents conversationnels (chatbots) ou des systèmes d’aide à la décision clinique CDSS ( Clinical Decision Support Systems ). Des outils comme l’ex IBM Watson Health utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour proposer des diagnostics ou des plans de traitement. En 2015, une équipe de l'université de Bordeaux crée un chatbot animé capable de poser des questions pertinentes à un patient dans le but de diagnostiquer une somnolence diurne excessive. Toutefois, ces systèmes requièrent souvent une supervision humaine importante et ne sont pas entièrement autonomes. Ils manquent également de flexibilité pour adapter les questionnaires en fonction des réponses des patients. En outre, les systèmes existants ne sont pas en mesure de générer automatiquement un rapport médical complet destiné aux professionnels de santé. Cette génération de rapport nécessiterait non seulement une conversion du langage naturel utilisé par les patients en jargon médical spécialisé, mais aussi une interprétation contextuelle précise des informations fournies. Les modèles d’apprentissage automatique utilisés dans ces systèmes sont généralement limités à des analyses de données spécifiques et ne sont pas configurés pour interpréter et transformer le langage naturel des patients en termes médicaux appropriés pour un usage clinique. Ces limitations montrent que les solutions actuelles ne répondent pas entièrement aux besoins des professionnels de santé pour une préparation optimale des consultations basée sur une analyse prédictive et intelligente des données patient. Le document KR20210135406A décrit un système de consultation médicale à distance comprenant un serveur et un programme. Le système génère un tableau de questionnaire médical en faisant correspondre une liste de questionnaires stockée dans une base de données avec les informations sur les symptômes du patient. Il analyse ensuite des données de mesure reçues d'un terminal patient et entre des données de réponse correspondant aux éléments de questionnaire en utilisant ces données de mesure. Enfin, le système fournit le tableau de questionnaire médical rempli au personnel médical. Un patient utilise un terminal, tel qu'un smartphone, pour accéder à une application dédiée permettant la réservation et la réception du traitement. Bien que la réservation du traitement ne soit pas essentielle, elle est recommandée pour accélérer le processus. Le serveur reçoit des données concernant les symptômes et les mesures du patient, génère un plan de traitement en fonction de ces informations, et remplit automatiquement les éléments du questionnaire médical du plan de traitement en utilisant les données de mesure reçues. Les éléments du questionnaire qui ne peuvent pas être saisis automatiquement sont directement remplis par le patient. Le serveur fournit ensuite ce plan médical au personnel médical. Après ces étapes, le patient a déjà complété les formalités nécessaires avant de se rendre à l'hôpital. Ce document présente donc une solution de télémédecine classique. Le document CN111326221A décrit un système d'interrogation médicale pour patients, comprenant des modules de traitement médical, de compte personnel, de connexion et d'enregistrement, et de stockage. Le module de connexion permet aux patients de se connecter au système et d'utiliser un bouton d'enregistrement pour créer un compte. Les informations personnelles sont stockées dans le module de stockage, et le module de traitement médical, qui est une plateforme de discussion entre le patient et le médecin, est activé après l'enregistrement des informations personnelles. Ce système permet aux patients de communiquer avec les médecins via une plateforme de réseau pour compléter l'enquête ou la consultation. Là encore, il s’agit d’une solution de télémédecine classique. Ces documents montrent les limites des solutions actuelles qui se concentrent principalement sur des fonctionnalités de télémédecine sans offrir une analyse prédictive avancée ou une intégration poussée de l’intelligence artificielle pour le traitement des données patients collectées via un questionnaire évolutif et la génération de rapports automatisés de préconsultation. Par ailleurs, les assistants personnels numériques (PDAs) sont largement adoptés par les professionnels de la santé. L'article « Barrett, J., Strayer, S., & Schubart, J. (2004). Assessing medical residents' usage and perceived needs for personal digital assistants. International journal of medical informatics , 73 1, 25-34. » décrit comment les PDAs sont utilisés pour accéder aux informations médicales et gérer les données des patients. De plus, « Casey, K., & Pedersen, D. (2003). The Clinical Use of Personal Digital Assistants by Physician Assistants and Physician Assistant Students in the Primary Care Setting. The Journal of Physician Assistant Education, 14, 214–219. » rapporte que ces outils servent à des références médicales, des calendriers et des calculs médicaux spécifiques. Les assistants virtuels et intelligents ont également fait l'objet de développements. « Richard, A., Mayag , B., Talbot, F., Tsoukiás , A., & Meinard, Y. (2021). A virtual assistant dedicated to supporting day-to-day medical consultations. 2021 IEEE 9th International Conference on Healthcare Informatics (ICHI), 330-338. » décrit un assistant virtuel conçu pour aider les médecins pendant les consultations en anticipant les informations nécessaires basées sur les données patient existantes. D’un autre côté, « Regli , S., Gashi , F., & Denecke , K. (2021). Digital Medical Interview Assistant AnCha for Obtaining the Medical History in General Medicine : Case study ( Preprint ). » présente AnCha, un assistant utilisant des interfaces conversationnelles pour collecter les antécédents médicaux des patients, facilitant ainsi les interactions et la préparation des consultations. Cependant, il n'existe pas de solutions totalement autonomes capables de recueillir des informations médicales à partir de questionnaires universels et évolutifs. Les outils disponibles manquent de capacités avancées pour utiliser pleinement des modèles d'apprentissage automatique (ML) et l'analyse prédictive pour des décisions cliniques autonomes. Barrett et al. (2004) soulèvent également des préoccupations concernant la sécurité des données et la conformité aux réglementations, telles que la HIPAA, qui doivent être adressées pour une adoption plus large des PDAs et autres dispositifs numériques. En conclusion, les assistants médicaux numériques apportent déjà une valeur significative en supportant les consultations médicales, mais l'état de l'art ne comprend pas encore de solutions autonomes avancées basées sur des questionnaires universels et évolutifs et l'analyse prédictive intelligente des données. La présente invention vise à pallier tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur exposés ci-avant, en proposant un assistant médical numérique « intelligent » à destination des médecins pour les aider dans la préparation des consultations en traitant des données fournies en amont par les patients. L’assistant médical repose sur la mise en œuvre d’un procédé d’analyse prédictive, avec l’utilisation de l’intelligence artificielle sous forme de modèles d’apprentissage automatique pour explorer les données fournies par les patients et structurées en graphes, en réponse à des questionnaires évolutifs s’appuyant sur des techniques issues de l’intelligence artificielle symbolique. Des objectifs de l’invention sont donc de permettre aux médecins de gagner du temps lors des consultations, et ainsi d’améliorer la qualité des consultations, d’assurer un pré-diagnostic fiable, de limiter les erreurs de diagnostic en se basant sur des données massives (big data) probantes, d’assurer une éducation thérapeutique des patients, et enfin d’offrir une meilleure santé pour tous. À cet effet, la présente invention a pour objet un procédé de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation, ledit procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : une étape de collecte de données d’un patient via un questionnaire électronique évolutif, proposant des questions adaptées au fur et à mesure des réponses fournies ; une étape de structuration des données collectées en graphes ; une étape de prétraitement des données collectées pour éliminer des erreurs et incohérences ; une étape d’analyse prédictive des données prétraitées au moyen de modèles d'apprentissage automatique, permettant d’extraire sur les graphes des informations utiles à une consultation médicale ; et une étape de génération automatique d’un compte rendu spécialisé, en langage médical, à destination d’un praticien de la santé. Selon un aspect de l’invention, l'étape de collecte de données d’un patient via le questionnaire électronique évolutif comprend l'utilisation de dispositifs médicaux connectés pour recueillir des données biométriques supplémentaires, telles que la fréquence cardiaque, la pression artérielle et les niveaux de glucose, qui sont ensuite intégrées dans les graphes. Selon un aspect de l’invention l’étape de structuration des données en graphes utilise des graphes sémiotiques bipartites composés de nœuds et d’arcs, où chaque nœud représente une information médicale spécifique et chaque arc représente une relation conceptuelle entre ces informations. Selon un aspect de l’invention, l’étape de prétraitement des données comprend des techniques de nettoyage des données, telles que la normalisation des valeurs, la gestion des données manquantes et la détection de doublons ou d’incohérences. Selon un aspect de l’invention, l’étape d’analyse prédictive comprend l’utilisation de modèles d'apprentissage automatique, tels que des réseaux de neurones profonds ou des forêts aléatoires, pour identifier des motifs, des tendances et des corrélations pertinentes entre les différentes informations médicales dans les graphes. Selon un aspect de l’invention, l’étape d’analyse prédictive comprend en outre la désambiguïsation des réponses ambiguës des patients en se basant sur le contexte fourni par les graphes. Selon un aspect de l’invention, l’étape de génération automatique du compte rendu spécialisé utilise des techniques de génération de langage naturel (NLG) pour transformer les données structurées et les résultats de l'analyse en un texte compréhensible et cohérent dans un langage médical spécialisé. Selon un aspect de l’invention l’étape d’analyse prédictive des données prétraitées comprend l'intégration de modèles de graphes probabilistes pour évaluer et quantifier les incertitudes associées aux prédictions médicales, fournissant ainsi au praticien des indications sur la fiabilité des résultats. L’invention a également pour objets : un assistant médical sous forme de produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et exécutable par un microprocesseur, comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé tel que présenté ; et un médium de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre un tel procédé. Les concepts fondamentaux de l’invention venant d’être exposés ci-dessus dans leur forme la plus élémentaire, d’autres détails et caractéristiques ressortiront plus clairement à la lecture de la description qui suit et en regard des dessins annexés, donnant à titre d’exemple non limitatif un mode de réalisation d’un procédé de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation, conforme aux principes de l’invention. Présentation des dessins Les figures sont données à titre purement illustratif pour une meilleure compréhension de l’invention sans en limiter la portée. Les différents éléments peuvent être représentés de manière schématique et ne sont pas nécessairement à l’échelle. Sur l’ensemble des figures, les éléments identiques ou équivalents portent la même référence numérique. Il est ainsi illustré en : FIG. 1 : un organigramme des principales étapes d’un procédé de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation selon l’invention ; FIG. 2 : un exemple élémentaire de structuration de réponses du patient en graphe ; FIG. 3 : un exemple de graphe avec des milliers de nœuds et d’arcs ; FIG. 4 : un schéma fonctionnel d’un assistant médical pour la mise en œuvre du procédé ; FIG. 5 : une architecture informatique de l’assistant médical. Description détaillée de modes de réalisation Il convient de noter que certains éléments techniques bien connus de l’homme du métier sont ici rappelés pour éviter toute insuffisance ou ambiguïté dans la compréhension de la présente invention. Dans le mode de réalisation décrit ci-après, on fait référence à un procédé de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation, principalement destiné aux médecins. Cet exemple, non limitatif, est donné pour une meilleure compréhension de l’invention et n’exclut pas l’adaptation du procédé à d’autres applications connexes. Dans la présente description, et sauf indication contraire, on adopte les définitions suivantes : Un « modèle » désigne un concept abstrait basé sur des données et ayant des paramètres, qui se caractérise par une sortie d’intérêt obtenue à partir de données d’entrée. Un exemple typique de modèle est un modèle d’apprentissage automatique. Un « graphe » désigne une structure de données composée de nœuds et d’arcs, utilisée pour représenter des informations et leurs relations. Chaque nœud représente par exemple un concept, et les arcs représentent les relations entre ces concepts. Tous les autres termes techniques et scientifiques utilisés ont les mêmes significations que celles communément admises dans le domaine technique de l’invention. Aussi, on entend par « collecter », « structurer », « déterminer », « traiter », « analyser », « générer », « former » et leurs formes dérivées, ou plus largement par « opération exécutable » au sens de l’invention, une action effectuée par un dispositif ou un processeur sauf si le contexte indique autrement. À cet égard, les opérations se rapportent à des actions et/ou des processus d’un système de traitement de données, par exemple un système informatique en nuage (cloud) ou un dispositif informatique électronique autonome, qui manipule et transforme les données représentées en tant que quantités physiques (électroniques) dans les mémoires du système informatique ou d'autres dispositifs de stockage, de transmission ou d'affichage de l'information. Ces opérations peuvent se baser sur des applications ou des logiciels. La FIG. 1 représente les principales étapes d’un procédé 500 de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation, ledit procédé comprenant : une étape initiale 510 de collecte de données d’un patient via un auto-questionnaire électronique évolutif Q, proposant des questions adaptées au fur et à mesure des réponses fournies ; une étape 520 de structuration des données collectées en graphes G ; une étape 530 de prétraitement des données collectées pour éliminer les erreurs et incohérences ; une étape 540 d’analyse prédictive des données prétraitées au moyen de modèles d'apprentissage automatique, permettant d’extraire sur les graphes G des informations utiles à une consultation médicale ; et une étape finale 550 de génération automatique d’un compte rendu spécialisé R, en langage médical, à destination d’un praticien de la santé. Bien entendu, certaines étapes ci-dessus du procédé peuvent être exécutées dans un ordre quelconque y compris de manière parallèle. Par exemple, l’étape 530 de prétraitement peut être réalisée parallèlement à l’étape 510 de collecte des données patient. Le procédé 500 permet ainsi de structurer efficacement des données médicales complexes, d'améliorer l'analyse prédictive grâce à l’apprentissage automatique et de générer automatiquement des comptes rendus clairs et pertinents pour les médecins. Les graphes utilisés, notamment les graphes sémiotiques, assurent une représentation structurée et évolutive des informations, permettant une adaptation dynamique des questionnaires et une intégration efficace des données patient dans une base de connaissances interconnectée. L’étape 510 de collecte de données d’un patient consiste à interroger un patient préalablement à sa consultation médicale via un questionnaire évolutif. Ce questionnaire électronique est déployé sur une interface utilisateur accessible via des dispositifs électroniques tels que des smartphones, des tablettes ou des ordinateurs. Les questions sont dynamiquement adaptées grâce à des algorithmes de décision, assurant que les informations recueillies sont pertinentes et spécifiques à chaque patient. Par exemple, si un patient indique souffrir de douleurs thoraciques, des questions supplémentaires sur la nature, la durée des douleurs et des antécédents médicaux pertinents seront automatiquement posées. En plus du questionnaire électronique, les données pourraient être collectées à partir de dispositifs médicaux connectés (bracelets, montres ou patchs connectés, etc.) ou d'autres sources numériques telles que les dossiers médicaux électroniques EMR ( Electronic Medical Records ). En outre, les données peuvent être collectées directement sur interrogation du patient lui-même, ou indirectement sur interrogation d’un tiers de confiance (autre médecin traitant, proche, représentant légal, etc.). Lors de la collecte des données du patient, chaque réponse est associée à un nœud dans un graphe, représentant une information spécifique, afin de permettre la structuration globale de toutes les données en un ou plusieurs graphes. L’étape 510 de collecte peut donc être concomitante à l’étape 520 de structuration en graphes. L’étape 520 de structuration des données collectées en graphes consiste à préparer les données dans une forme facilitant les analyses qui seront opérées via les modèles d’apprentissage automatique. Selon un mode de réalisation, les graphes utilisés sont des graphes sémiotiques. En effet, les graphes sémiotiques sont des structures bipartites composées de nœuds et d’arcs et permettent de structurer et de représenter les relations complexes entre les différentes données médicales collectées via le questionnaire électronique. Chaque réponse du patient est convertie en un nœud représentant une information spécifique, telle qu'un symptôme, un antécédent médical ou une habitude de vie. Les arcs, représentant les relations conceptuelles, décrivent les interactions et dépendances entre les différentes informations médicales. Par exemple, un nœud représentant une « douleur thoracique » peut être relié par un arc à un nœud représentant une « maladie cardiaque ». La structuration des réponses et des données du patient en graphe forme ainsi un réseau sémantique complexe qui peut naturellement comporter des ambiguïtés sémantiques. Lorsqu’elles se produisent, les ambiguïtés sémantiques et les polysémies dans les réponses des patients peuvent être gérées en utilisant un type vide dans le treillis des types conceptuels, permettant de conserver la flexibilité du système jusqu'à ce que des informations supplémentaires soient disponibles. De plus, la structuration des données comprend également un étiquetage des réponses fournies par le patient. Ces réponses sont intégrées dans le graphe comme des assertions et annotations textuelles, ce qui permet de maintenir une base de connaissances structurée et évolutive. Par exemple, si la question porte sur le prénom du patient, cela pourrait être représenté dans le graphe par une relation spécifique entre la question et la réponse. Ainsi, une réponse à la question « Comment vous appelez-vous ? » pourrait être représentée par le triplet suivant : [Question : #NPN] - (réponse) -> [Réponse : #01] - (Graph) -> [Personne : #x] -(01. DESCR) -> [Prénom : #x] où [Personne : #x] est le nœud représentant le patient, et [Prénom : #x] est l'attribut de ce nœud correspondant à la réponse donnée. Chaque réponse du patient peut entraîner l'ajout de nouveaux nœuds et relations dans le graphe, enrichissant ainsi la base de connaissances. Par exemple, si le patient indique une condition médicale spécifique, un nouveau nœud représentant cette condition est créé et relié aux nœuds existants par des arcs appropriés. Cela pourrait se traduire par des relations comme : [Personne : #x] - (A. SOUFFRE_DE) -> [Condition : Douleur Thoracique] Si le patient répond à une question supplémentaire concernant la durée de la douleur, un autre nœud pourrait être ajouté pour représenter cette information, et une relation pourrait être établie entre la douleur thoracique et sa durée, par exemple : [Condition : Douleur Thoracique] - (DUREE) -> [Durée : 2 semaines] La FIG. 2 montre un exemple élémentaire de graphe sémiotique utilisé pour représenter une maladie rénale chronique. Ce graphe sémiotique est une structure de données composée de nœuds et d'arcs, où chaque nœud représente un concept médical et chaque arc représente une relation entre ces concepts. Dans ce cas spécifique, le graphe sémiotique représente les informations suivantes : Le nœud central du graphe est le concept de « Maladie », qui est annoté comme une entité générale avec un caractère générique « * ». À partir de ce nœud central, deux arcs émanent pour représenter les relations spécifiques concernant cette maladie. Le premier arc, étiqueté « LOC » (location), pointe vers un nœud représentant le concept de « Rein ». Cela indique que la maladie est localisée dans les reins. Le second arc, étiqueté « EVOL » (évolution), pointe vers un nœud représentant le concept de « chronicité ». Cela indique que la maladie a une nature chronique. Enrichissant ainsi la base de connaissances, chaque nouvelle information ajoutée par le patient permet de construire un graphe sémiotique de plus en plus détaillé et interconnecté. Cela facilite l'analyse ultérieure en permettant aux algorithmes d’apprentissage automatique d'explorer des relations complexes entre les données, ce qui est essentiel pour l'analyse prédictive et la génération du compte rendu de préconsultation. La FIG. 3 illustre un exemple de graphe G avec plus de 3000 nœuds et plus de 2500 relations. En utilisant ce formalisme, l’assistant médical peut adapter les questions en temps réel en fonction des réponses précédentes, garantissant ainsi que les données collectées sont à la fois pertinentes et spécifiques à chaque patient. Ce processus de structuration permet donc de créer une base de connaissances évolutive et interconnectée, facilitant l'analyse ultérieure. L’étape 530 de prétraitement des données collectées pour éliminer les erreurs et incohérences inclut des techniques de nettoyage de données, telles que la normalisation des valeurs, la gestion des données manquantes et la détection des doublons ou des entrées incorrectes. Par exemple, des scripts de nettoyage peuvent transformer des réponses textuelles comme « deux semaines » en « 14 jours », assurant une uniformité des données. Des algorithmes de détection d’anomalies identifient et corrigent ou suppriment les incohérences, comme des âges incohérents avec d'autres données personnelles du patient. L’étape 540 d’analyse prédictive consiste à extraire sur les graphes sémiotiques créés des informations utiles à une consultation médicale. Des modèles d'apprentissage automatique, tels que des réseaux de neurones ou des forêts aléatoires, sont utilisés pour analyser les graphes sémiotiques. Ces algorithmes explorent les graphes pour identifier des motifs, des tendances et des corrélations pertinentes entre les différentes informations. Par exemple, ils peuvent détecter que certains symptômes co-occurrent fréquemment avec des conditions médicales spécifiques, même si ces relations ne sont pas immédiatement apparentes dans les données brutes. Les résultats de l'analyse sont intégrés dans les graphes sémiotiques, enrichissant ainsi les nœuds et les arcs avec des informations dérivées, jusqu’à ce que le questionnaire soit terminé. L'étape 540 d'analyse prédictive comprend également l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour désambiguïser les réponses ambiguës des patients en se basant sur le contexte fourni par le graphe sémiotique. En outre, divers modèles d'apprentissage automatique, tels que les modèles d'ensemble (boosting, bagging) ou les modèles basés sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour des données spécifiques, peuvent être utilisés. L’étape 550 de génération automatique d’un compte rendu spécialisé utilise des technologies de génération de langage naturel (NLG) pour transformer les données structurées et les résultats de l'analyse en un texte compréhensible et cohérent dans un langage médical spécialisé. Le compte rendu comprend une synthèse des symptômes, des antécédents médicaux, des résultats de l'analyse prédictive et d'autres informations contextuelles pertinentes pour la consultation. Des modèles de traitement du langage naturel (NLP) assurent que le compte rendu est adapté au contexte médical et répond aux besoins spécifiques du praticien. Les graphes facilitent la traduction des réponses du patient en termes médicaux spécialisés. En outre, le compte rendu peut inclure des insights sur les corrélations identifiées entre les symptômes et les antécédents médicaux, des graphiques ou des tableaux pour illustrer les relations entre les données, facilitant ainsi la prise de décision clinique. La FIG. 4 représente schématiquement un assistant médical intelligent 100 pour la mise en œuvre du procédé 500 ainsi décrit. Cet assistant constitue l’intermédiaire entre le patient P et le médecin D. Le patient P, directement ou à travers un dispositif connecté W ou un tiers T, fournit des données en réponse au questionnaire Q qui constitue l’entrée de l’assistant médical 100. Ensuite, le procédé 500 est mis en œuvre selon les étapes précédemment décrites, jusqu’à la génération du rapport R qui est destiné au médecin D et qui constitue la sortie de l’assistant médical 100. L'assistant médical intelligent 100 est un produit programme d'ordinateur conçu pour assister les médecins dans la préparation des consultations médicales en traitant les données fournies en amont par les patients. Bien que l'assistant médical soit basé sur un logiciel, il est structuré comme un système informatique précis, composé de plusieurs unités fonctionnelles interconnectées, chacune réalisant une étape ou une partie d'étape du procédé 500 décrit précédemment. La FIG. 5 représente un exemple d’architecture générale de l’assistant médical 100. L'assistant médical 100 est implémenté sur un dispositif informatique comprenant un processeur, une mémoire, des dispositifs d'entrée (comme un clavier et une souris) et des dispositifs de sortie (comme un écran et une imprimante). Le dispositif est connecté à un réseau permettant la communication avec d'autres systèmes de santé et bases de données médicales. L'assistant médical 100 se compose des unités fonctionnelles suivantes : une unité de collecte de données 10, une unité de structuration des données 22, une unité de prétraitement des données 23, une unité d’analyse prédictive 24, et une unité de génération de compte rendu 50. Les unités 22, 23 et 24 peuvent être regroupées dans un module de traitement 20 déployé sur le cloud. Bien entendu, l’assistant 100 peut être intégralement déployé sur le cloud. L'unité de collecte de données 10 est responsable de l'interaction avec le patient via un questionnaire électronique évolutif. Cette unité comprend une interface utilisateur, opérationnelle via un écran tactile ou une application web permettant aux patients de répondre aux questions, un moteur de questionnaire adaptatif sous forme de module logiciel intégré au processeur qui adapte dynamiquement les questions en fonction des réponses précédentes du patient, et éventuellement des dispositifs de collecte de données biométriques tels que des capteurs connectés (comme des tensiomètres, glucomètres) qui fournissent des données biométriques supplémentaires intégrées automatiquement dans le système. L'unité de structuration des données 22 organise les informations collectées en graphes sémiotiques. Elle comprend un module de conversion des données sous forme d’algorithme qui transforme les réponses des patients en nœuds de graphes représentant des concepts médicaux (symptômes, antécédents) et crée des arcs pour illustrer les relations entre ces concepts, et une base de données stockée dans la mémoire du dispositif informatique d’implémentation, ladite base contenant des référentiels médicaux standardisés (CIM-10, SNOMED CT) pour assurer l'interopérabilité et la cohérence des données médicales. L'unité de prétraitement des données 23 s'assure de la qualité et de la cohérence des données avant leur analyse prédictive. Elle comprend un module de nettoyage des données sous forme d’algorithme de traitement des données qui normalise les réponses, gère les données manquantes et détecte les anomalies ou incohérences dans les réponses, et des algorithmes de détection d'anomalies qui sont des programmes exécutés par le processeur pour identifier et marquer automatiquement les données suspectes pour une révision manuelle. L'unité d’analyse prédictive 24 utilise des modèles d'apprentissage automatique pour extraire des informations utiles à partir des graphes sémiotiques. Elle comprend un moteur d'apprentissage automatique qui est un ensemble de modèles, tels que des réseaux de neurones profonds ou des forêts aléatoires, analysant les graphes sémiotiques pour identifier des motifs, des tendances et des corrélations pertinentes, et un module d'intégration des résultats sous forme d’algorithme intégrant les résultats de l'analyse dans les graphes sémiotiques, enrichissant ainsi les nœuds et arcs avec des informations dérivées. Enfin, l'unité de génération de compte rendu 50 est responsable de la création automatique d’un rapport médical en langage médical destiné au médecin. Elle comprend un module de génération de langage naturel (NLG), et une interface de personnalisation du rapport sous forme d’un logiciel permettant au médecin de personnaliser le format et le contenu du rapport, en fonction des besoins spécifiques de la consultation. Ainsi, lorsqu'un patient utilise l'assistant médical intelligent, les données sont d'abord collectées via le questionnaire évolutif et les dispositifs biométriques. Ces données sont ensuite structurées en graphes sémiotiques, nettoyées et prétraitées, puis analysées par les modèles d'apprentissage automatique. Enfin, un compte rendu spécialisé est généré et présenté au médecin, offrant une synthèse claire et précise des informations médicales pertinentes pour la consultation. Procédé (500) de génération automatique d’un compte rendu médical de préconsultation, ledit procédé étant mis en œuvre par ordinateur et caractérisé en ce qu’il comprend : une étape (510) de collecte de données d’un patient (P) via un questionnaire électronique évolutif (Q), proposant des questions adaptées au fur et à mesure des réponses fournies ; une étape (520) de structuration des données collectées en graphes (G) ; une étape (530) de prétraitement des données collectées pour éliminer des erreurs et incohérences ; une étape (540) d’analyse prédictive des données prétraitées au moyen de modèles d'apprentissage automatique (40), permettant d’extraire sur les graphes (G) des informations utiles à une consultation médicale ; et une étape (550) de génération automatique d’un compte rendu (R) spécialisé, en langage médical, à destination d’un praticien de la santé (D). Procédé selon la revendication 1, dans lequel l'étape (510) de collecte de données d’un patient via le questionnaire électronique évolutif (Q) comprend l'utilisation de dispositifs médicaux connectés pour recueillir des données biométriques supplémentaires, telles que la fréquence cardiaque, la pression artérielle et les niveaux de glucose, qui sont ensuite intégrées dans les graphes (G). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape (520) de structuration des données en graphes (G) utilise des graphes sémiotiques bipartites composés de nœuds et d’arcs, où chaque nœud représente une information médicale spécifique et chaque arc représente une relation conceptuelle entre ces informations. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (530) de prétraitement des données comprend des techniques de nettoyage des données, telles que la normalisation des valeurs, la gestion des données manquantes et la détection de doublons ou d’incohérences. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (540) d’analyse prédictive comprend l’utilisation de modèles d'apprentissage automatique, tels que des réseaux de neurones profonds ou des forêts aléatoires, pour identifier des motifs, des tendances et des corrélations pertinentes entre les différentes informations médicales dans les graphes (G). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (540) d’analyse prédictive comprend en outre la désambiguïsation des réponses ambiguës des patients (P) en se basant sur le contexte fourni par les graphes (G). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (550) de génération automatique du compte rendu (R) spécialisé utilise des techniques de génération de langage naturel (NLG) pour transformer les données structurées et les résultats de l'analyse en un texte compréhensible et cohérent dans un langage médical spécialisé. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'étape (540) d’analyse prédictive des données prétraitées comprend l'intégration de modèles de graphes probabilistes pour évaluer et quantifier les incertitudes associées aux prédictions médicales, fournissant ainsi au praticien des indications sur la fiabilité des résultats. Assistant médical (100) sous forme de produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par microprocesseur et exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d’un procédé (500) selon l’une des revendications précédentes. Médium de stockage lisible par un terminal et non transitoire, stockant un programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions exécutables par un ordinateur ou un processeur pour mettre en œuvre un procédé (500) selon l’une des revendications 1 à 8.