Hybridation d’un agent conversationnel avec des plongements lexicaux pour la formation au diagnostic médical (Hybridization of a conversational agent with word embeddings for medical diagnostic training) (2019)

Abstract: Dans le contexte médical, un patient ou médecin virtuel dialoguant permet de former les apprenants au diagnostic médical via la simulation de manière autonome. Dans ce travail, nous avons exploité les propriétés sémantiques capturées par les représentations distribuées de mots pour la recherche de questions similaires dans le système de dialogues d’un agent conversationnel médical. Deux systèmes de dialogues ont été créés et évalués sur des jeux de données collectées lors des tests avec les apprenants. Le premier système fondé sur la correspondance de règles de dialogue créées à la main présente une performance globale de 92% comme taux de réponses cohérentes sur le cas clinique étudié tandis que le second système qui combine les règles de dialogue et la similarité sémantique réalise une performance de 97% de réponses cohérentes en réduisant de 7% les erreurs de compréhension par rapport au système de correspondance de règles.

## introduction la pratique du diagnostic médical s'apprend traditionnellement "au lit du malade". les cours théoriques sont complétés par des stages dans les services hospitaliers. l'étudiant en médecine y observe la pratique des médecins et des internes et pratique lui-même sous le contrôle de ceux-ci. ce type de formation présente le désavantage de confronter d'emblée l'étudiant en médecine à des situations complexes sans apprentissage pratique (technique et humain) préalable. il doit gérer en même temps les relations avec des personnes en souffrance et la mobilisation de connaissances complexes et encore incomplètes. il apparaît donc utile de pouvoir s'entraîner avant de se confronter à ses premiers patients. mais pour que cela soit réaliste, il ne peut pas se faire avec des pairs qui joueraient le rôle de patients. le réalisme serait insuffisant. il ne peut pas non plus travailler avec des acteurs, le coût serait trop élevé. les progrès des outils de réalité virtuelle permettent de plonger à moindre coût l'étudiant dans un environnement réaliste et maîtrisé pédagogiquement. les chatbots standards permettent de gérer les bases d'un dialogue standardisé entre l'étudiant et le patient virtuel mais sont insuffisants dans le sens ou le moindre écart par rapport au scénario où au lexique prévus les mettent en échec. dans cet article, nous montrons comment exploiter des techniques de similarité sémantique fondées sur l'utilisation de plongements lexicaux pour produire un agent conversationnel acceptable pour l'apprentissage des étudiants en médecine. ## etat de l'art les récents progrès des technologies de reconnaissance vocale, du traitement du langage naturel et de l'intelligence artificielle ont conduit à l'émergence des agents conversationnels dans différents domaines de la vie tels que la santé, les finances ou l'éducation. dans le domaine de la santé, on assiste à l'expansion des patients ou médecins virtuels utilisés pour interagir avec l'homme dans des simulations de scénarios cliniques à des fins de formation, d'éducation ou d'évaluation médicale. pour la formation en médecine, les apprenants jouent le rôle d'un soignant pour diagnostiquer le patient virtuel et prescrire des traitements avec des scénarios d'entrevue cliniques et pédagogiques validés @xcite . les patients virtuels prennent différentes formes selon les objectifs pédagogiques visés. on les retrouve dans des simulateurs de réalité virtuelle pour la formation en endoscopie @xcite . ils sont aussi utilisés, pour enseigner les techniques d'examen oral aux internes en médecine d'urgence @xcite , pour permettre aux infirmières de développer des compétences en soins aigus telles que l'évaluation et la gestion de la détérioration clinique @xcite et aux stagiaires en médecine de pratiquer les techniques de raisonnement clinique @xcite . plusieurs programmes en médecine ont déjà intégré les simulations incluant des mannequins pour évaluer la compétence et la confiance des apprenants @xcite . il ressort des différentes évaluations que l'utilisation des patients virtuels fournit des pratiques supplémentaires aux apprenants en dehors des travaux pratiques classiques et améliore leurs performances sur les cas réels. @xcite ont montré que la technologie des patients virtuels peut améliorer les performances des apprenants sur les questions de consultations cliniques. de nombreuses recherches sont en cours pour améliorer l'efficacité des agents conversationnels virtuels afin de répondre aux besoins sans cesse croissants des professionnels de la santé. tous les projets en cours ont pour objectif d'augmenter et d'améliorer l'interaction entre les patients et les médecins @xcite @xcite . cette interaction, dans les simulations employant les agents conversationnels dialoguants, se caractérise par : (i) le type de technologie (plateforme hébergeant l'agent conversationnel) à savoir les smartphones @xcite , les ordinateurs portables ou de bureau @xcite et les plateformes multimodales @xcite ; (ii) la stratégie de gestion du dialogue à savoir la stratégie à états finis où le dialogue est une séquence d'étapes prédéfinies @xcite @xcite ; la stratégie fondée sur le contenu où le flux de dialogue n'est pas prédéfini mais dépend du contenu fourni par l'utilisateur @xcite ; la stratégie fondée sur l'agent où le dialogue s'effectue entre deux agents capables de raisonner @xcite ; (iii) l'initiative dans le dialogue où c'est soit l'utilisateur qui initie la conversation @xcite , soit l'agent virtuel qui conduit la conversation @xcite @xcite , soit les deux qui peuvent mener la conversation @xcite . dans notre système, les agents conversationnels sont intégrés dans une simulation en réalité virtuelle. ils marient états finis et conversation libre. certains agents mènent la conversation tandis que d'autres suivent la conversation menée par l'apprenant. @xcite , réalisant la même tâche de compréhension de questions par un patient virtuel, ont associé un réseau de neurones convolutif et le système chatscript par un système de combinaison utilisant un classifieur binaire sur des questions collectées lors des séances avec des étudiants en médecine. ## conclusion nous avons décrit dans cet article un système de dialogue à interface vocale pour la formation des étudiants en médecine au diagnostic des urgences chirurgicales. notre système marie les capacités de description d'un scénario de dialogue par des règles à la résilience fournie par la similarité sémantique fondée sur des plongements lexicaux. nous avons atteint un taux de compréhension qui rend le système utilisable par les étudiants. dans la suite, nous allons concevoir avec les médecins participant au projet les protocoles permettant d'évaluer l'apport pour la formation des étudiants du système global intégrant agent conversationnel et environnement virtuel dynamique.