Dans le contexte actuel, et avec la pression que subissent le personnel médical et les hôpitaux en général, l'accès à l'information n'a jamais été aussi critique.
Il est devenu indispensable d’optimiser le traitement des examens, alerter et notifier en temps réel, ajouter de l’intelligence dans les traitements à l’aide du machine learning et assurer l’accessibilité et la mobilité des données les plus critiques, via une interface ergonomique et rapide.
Dernièrement, j’ai eu la chance grâce au Splunker Anthony Costeseque, de travailler sur un cas d’usage hors du commun pour un grand centre hospitalier français. Je vous propose dans cet article de vous plonger dans ce projet passionnant, et tellement d’actualité.
La genèse du projet
L’intégration de l’intelligence artificielle et du Machine Learning dans les examens médicaux pour faciliter les diagnostics a déjà fait ses preuves, avec des résultats satisfaisants pour les patients.
L’enjeu était de fournir un outil qui permettrait de centraliser et de monitorer l’ensemble des données des patients, de leurs examens, ainsi que les résultats des traitements. Il fallait ensuite fournir un tableau de bord qui soit facile d’utilisation et intuitif pour pouvoir non seulement accéder à l’information mais aussi l’exploiter en temps réel.
Et Splunk alors dans tout ça ?
Quand on parle de centralisation de toutes les données, de monitoring et de dashboarding, comment ne pas penser à Splunk ?
Splunk est une plateforme multiusage et son utilisation n’est pas exclusivement limitée à des secteurs classiques comme la sécurité ou l’IT.
« Splunk peut en effet répondre à n’importe quel besoin basé sur l’exploitation, la transformation et l’extraction de la valeur autour de la donnée. »
Et pour couronner le tout, l’introduction depuis l’année dernière du nouveau framework de dashboarding vient offrir une infinité de possibilités autour de la restitution des données et la création des dashboards.
Le data storytelling, c’est-à-dire la capacité de raconter une histoire avec les données, n’a jamais été aussi simple avec cet outil et son éditeur intuitif, simple et puissant.
De plus, il s’agit d’un vrai framework, pensé pour faciliter la création d’environnements de développement Front-end autour des dashboards Splunk.
Il est développé avec React, un cadre moderne et populaire, offrant ainsi la possibilité d’intégrer tous composants compatibles avec cette librairie.
Passons à l’action !
Le traitement des imageries médicales prenait beaucoup de temps (quelques heures en moyenne) et à l’heure où chaque seconde compte, notifier les médecins dès que les résultats sont disponibles devient indispensable. L’architecture proposée est assez classique, les fichiers générés par les algorithmes de Machine Learning ainsi que les découpes des imageries sont associés et déposés dans un dossier indexé dans la plateforme Splunk.
Une notification est envoyée pour alerter le personnel médical en temps réel : un gain de temps significatif !
Pour visualiser les résultats, le défi était de proposer une interface ergonomique permettant d’afficher les images des découpes et les données associées. C’est parti donc pour quelques heures à la recherche du bon composant visuel React que je pourrais intégrer dans le dashboard.
L’heureux élu est React Image Gallery, qui était parfaitement intégré après quelques petites modifications.
Assez parlé, voilà le dashboard en action :
La cerise sur le gâteau
Les médecins peuvent s’aider de la visualisation avant de livrer leur diagnostic. Ils peuvent ainsi interagir avec les résultats, rédiger des observations et consulter l’historique des commentaires ajoutés.
Cela permet au médecin de :
- Être alerté en temps réel dès que les résultats sont prêts ;
- consulter l’ensemble des données ainsi que les découpes des images sur n’importe quel appareil : le poste de travail avec Splunk, le téléphone portable ou la tablette avec Splunk Mobile ou même un écran de télévision avec Splunk TV ;
- rédiger et consulter des observations.
Pour aller plus loin techniquement :
- Présentation du nouveau framework de dashboarding ici.
- Le code source de l’application est disponible ici.
- Pour développer des applications React pour Splunk Enterprise et Splunk Cloud : Installer le package via npm ici et essayer les exemples disponibles ici.
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Un grand merci à Anthony Costeseque qui a permis à ce cas d'usage de prendre vie !
Contactez Anthony Costeseque et moi-même si vous avez des questions, commentaires ou suggestions sur le projet !
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Clause de non-responsabilité
Splunk peut être utilisé comme un système de messagerie clinique (interaction en temps réel par le biais d’une technologie basée sur le web) où nous pouvons aider à la communication des commandes/récupération des résultats (OC/RR) et NON au diagnostic réel des patients.
Splunk n’est en aucun cas :
1) un logiciel médical / une application de consultation pour les examens médicaux
2) Approuvé par la FDA pour exploiter l’IA avec des dispositifs médicaux/imagerie diagnostique
3) Utilisé pour intégrer nos données à un DSE
