Transformer les retours des patients en idées exploitables

Les retours des patients sont super importants pour améliorer les services de santé. Une façon d'utiliser ces retours, c'est par l'analyse des Sentiments. Ça veut dire qu'on regarde ce que les patients disent et on essaie de comprendre si leurs ressentis sont positifs, négatifs ou neutres. Pour bien faire, on a besoin de beaucoup de Commentaires de patients qui sont étiquetés avec leurs sentiments.

Cet article parle d'un projet qui s'est concentré sur l'ajout d'étiquettes de sentiment aux commentaires des patients dans des enquêtes recueillies par une organisation de santé en Norvège. Alors que labelliser ces commentaires à la main peut prendre beaucoup de temps et d'efforts, on s'est aussi demandé si on pouvait utiliser des grands modèles de langage (LLMs) comme une option plus simple pour le labellisation.

#Contexte et Motivation

#Importance des Retours des Patients

Des recherches montrent que des expériences positives des patients mènent à une meilleure santé. Les systèmes nationaux en Norvège visent à rassembler des données sur les expériences des patients pour améliorer la qualité des soins. Les enquêtes sont utilisées pour mesurer systématiquement comment les patients se sentent par rapport aux services de santé qu'ils reçoivent.

L'Institut Norvégien de la Santé Publique (NIPH) mène de nombreuses enquêtes demandant aux patients leurs expériences. Ces enquêtes incluent aussi des questions ouvertes où les patients peuvent exprimer leurs pensées librement, ce qui donne des milliers de commentaires chaque année. Malheureusement, ces commentaires ne sont souvent pas analysés à cause des efforts nécessaires.

Actuellement, le NIPH analyse un petit échantillon de commentaires manuellement mais en ignore beaucoup d'autres, qui sont précieux pour améliorer les soins. Il y a clairement un besoin d'une meilleure méthode, plus efficace pour analyser ce texte.

#Travaux Anciens

Les recherches précédentes ont montré différentes manières d'utiliser des techniques de traitement du langage pour analyser les retours des patients. Cependant, la plupart de ces travaux se sont concentrés sur des données des réseaux sociaux plutôt que sur des enquêtes structurées. En Norvège, peu de recherches ont été faites sur l'analyse des sentiments pour les retours libres des patients spécifiquement.

#Objectif de Ce Projet

Ce projet vise à combler cette lacune. On se concentre spécifiquement sur les commentaires des patients concernant les médecins généralistes et les soins de santé mentale spécialisés, en adoptant une approche collaborative entre chercheurs en technologie linguistique et professionnels de la santé.

On fournit des directives claires pour étiqueter les sentiments dans ces commentaires et on discute de comment on peut améliorer l'étiquetage humain avec des prédictions des modèles de langage.

#Collecte de Données

#Enquêtes de Patients

Le NIPH recueille des retours des patients via des enquêtes. Ces enquêtes demandent aux patients leurs expériences avec les services de santé et incluent des questions ouvertes. On encourage les patients à écrire librement sur ce qu'ils ressentent. Le nombre de commentaires recueillis chaque année est conséquent, mais la plupart de ces commentaires restent inexplorés.

#Sources de Données

Pour notre projet, on se concentre sur les commentaires liés aux expériences avec les médecins généralistes et les soins de santé mentale spécialisés. On suit une approche similaire aux méthodes d'annotation existantes mais on les adapte pour correspondre à nos objectifs.

#Directives d'Annotation

#Comment Ça Marche l'Annotation

Pendant le processus d'annotation, les chercheurs étiquettent les commentaires selon leur sentiment. Ils classent les sentiments en positifs, négatifs, mixtes et neutres. Les commentaires sont généralement étiquetés en fonction d'une impression générale, plutôt que juste en additionnant leurs éléments.

#Formation des Annotateurs

Sept annotateurs expérimentés, qui comprennent le contexte de la santé, ont participé. Ils ont travaillé par rounds pour analyser des lots de commentaires, en s'assurant que les directives étaient claires et appliquées de manière cohérente.

#Défis dans l'Annotation

Les annotateurs ont rencontré des défis pour déterminer le sentiment de certains commentaires. Parfois, des commentaires qui expriment à la fois des sentiments positifs et négatifs étaient difficiles à évaluer. Ils se réunissaient souvent pour discuter des cas complexes et affiner les directives si nécessaire.

#Utilisation des Modèles de Langage

Pour améliorer l'efficacité de l'étiquetage, on a exploré l'utilisation des LLMs. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer du langage humain, ce qui les rend potentiellement utiles pour annoter les sentiments dans les commentaires.

#Modèles de Langage Utilisés

On a étudié deux modèles spécifiques : ChatNorT5, qui est affiné pour les instructions, et NorMistral, un LLM plus général. En comparant les Annotations humaines avec celles produites par ces modèles, on a voulu évaluer leur efficacité dans l'étiquetage des sentiments.

#Comment Fonctionnent les Modèles de Langage

Les modèles de langage sont formés sur de grandes quantités de données textuelles et peuvent prédire le sentiment d'un nouveau texte en fonction de ce qu'ils ont appris. On a fourni aux modèles des invites et évalué à quel point ils pouvaient identifier les sentiments selon nos directives.

#Résultats de l'Étude

#Résultats de l'Annotation Humaine

Les annotateurs humains ont généralement bien performé, atteignant un accord raisonnable sur l'étiquetage des commentaires. Ils étaient bons pour identifier les sentiments positifs et négatifs mais avaient plus de mal avec les sentiments neutres et mixtes.

#Performance des Modèles de Langage

Les modèles de langage ont montré des promesses, surtout pour les cas de sentiment binaire. Cependant, ils ont trouvé difficile de catégoriser efficacement les sentiments neutres et mixtes. Cela était évident dans la variabilité des résultats en fonction des invites spécifiques utilisées.

#Comparaison des Sorties Humaines et Modèle

En comparant les résultats des modèles de langage à ceux des annotateurs humains, les modèles étaient globalement en retrait. Les types d'erreurs commises par les modèles différaient de celles faites par les humains, impliquant principalement des difficultés à identifier les sentiments neutres.

#Discussion

#Importance de Directives Claires

Des directives claires et cohérentes sont cruciales pour une annotation efficace des sentiments. Le succès de toute analyse dépend de la qualité de ces directives et de la compréhension des annotateurs.

#Modèles de Langage : Une Aide Précieuse ?

Bien que les résultats des modèles n'étaient pas aussi solides que ceux des annotations humaines, ils ont toujours du potentiel pour aider avec l'analyse des sentiments à l'avenir. La capacité d'automatiser une partie de l'étiquetage pourrait faire gagner du temps et des ressources.

#Besoin de Recherche Futur

D'autres recherches sont nécessaires pour améliorer les capacités des modèles de langage, surtout pour identifier des sentiments plus nuancés. C’est essentiel de continuer à tester les modèles pour trouver de meilleures façons de gérer les complexités du langage humain.

#Considérations Éthiques

Quand on travaille avec les commentaires des patients, la vie privée est une préoccupation majeure. Utiliser des modèles open-source qui peuvent fonctionner localement aide à minimiser les risques liés à la fuite de données. Il est important de rester sensible à la nature des retours des patients.

#Conclusion

Ce travail met en avant l'importance d'analyser les commentaires des patients pour améliorer la qualité des soins de santé. Bien que l'annotation manuelle soit chronophage, la combiner avec des modèles de langage pourrait améliorer l'efficacité. Globalement, trouver des méthodes efficaces pour l'analyse des sentiments est clé pour mieux comprendre les expériences des patients et faire les améliorations nécessaires.