Tester des logiciels médicaux avec des modèles de langage

Les registres de cancer jouent un rôle super important dans la collecte et le traitement des données sur les patients atteints de cancer, ce qui aide à prendre des décisions éclairées pour la recherche et la santé publique. Un de ces systèmes, c'est le Registre du Cancer de Norvège (CRN), qui utilise un logiciel appelé CaReSS (Système de Support à l'Enregistrement du Cancer). Ce logiciel automatise plusieurs tâches qui aident à gérer les données sur le cancer, comme la saisie de données, la validation et les rapports.

Le logiciel fonctionne avec des règles médicales définies par des experts. Ces règles déterminent comment les données doivent être traitées et validées. Mais avec la complexité des règles médicales et l'évolution constante des données de santé, il est essentiel de s'assurer que le logiciel fonctionne correctement. Cela nous amène à la notion de test du logiciel, en particulier le test des règles médicales qu'il met en œuvre.

Dans ce contexte, un gros défi se pose : comment vérifier que les règles fonctionnent bien comme prévu ? Les méthodes de test traditionnelles nécessitent souvent des attentes précises sur les résultats qui devraient être obtenus pour divers inputs-c'est ce qu'on appelle avoir un "oracle de test." Cependant, dans les systèmes médicaux, ces attentes précises peuvent être difficiles à établir à cause de la complexité et de la variabilité des données médicales.

Cet article discute d'une approche nouvelle pour aborder ce problème de test en utilisant de Grands Modèles de Langage (LLMs). On explore comment les LLMs peuvent aider à générer des tests pour les moteurs de règles médicales, améliorant ainsi les pratiques de test pour des logiciels comme CaReSS.

#Le Rôle des Règles Médicales

Les règles médicales servent de directives pour gérer divers aspects des données des patients atteints de cancer. Elles décrivent comment valider les messages entrants et ce qui constitue une saisie de données correcte. Ces règles sont essentielles pour garantir l'exactitude des données utilisées dans la recherche et l'élaboration des politiques, car toute erreur peut avoir des conséquences significatives.

Les professionnels de la santé et les codeurs développent ces règles en fonction des normes et réglementations établies. Cependant, en raison de la nature dynamique des données de santé, les règles peuvent changer fréquemment. Par conséquent, le logiciel doit continuellement s’adapter à ces changements tout en maintenant précision et fiabilité.

#Comprendre le Défi du Test

Le problème critique avec le test des logiciels médicaux réside dans l'absence d'oracles de test. Avec un logiciel traditionnel, il est souvent possible de définir des résultats attendus clairs. Cependant, dans les applications médicales, les résultats peuvent varier considérablement en fonction de nombreux facteurs, rendant difficile de savoir quel devrait être le bon résultat pour chaque entrée possible.

Cette difficulté est aggravée par le fait que diverses règles médicales peuvent interagir de manière inattendue. Par conséquent, tester ces règles manuellement devient très laborieux et chronophage. Il est donc nécessaire de trouver un moyen plus efficace de tester ces systèmes et de s'assurer qu'ils fonctionnent comme prévu.

#Exploiter les Grands Modèles de Langage

Les grands modèles de langage, qui sont des systèmes d'IA avancés formés sur d'énormes quantités de données textuelles, sont devenus récemment populaires dans diverses applications, y compris le test de logiciels. Ces modèles peuvent comprendre et générer du texte comme un humain, ce qui les rend aptes à générer des cas de test basés sur des règles médicales.

En utilisant des LLMs pour créer des cas de test, il devient possible d'automatiser certaines parties du processus de test. L'idée est d'utiliser des LLMs pour générer des entrées qui peuvent être alimentées dans le moteur de règles pour voir comment il réagit. Ce processus automatisé peut aider à identifier les incohérences ou les erreurs dans l'application des règles.

#Processus de Génération de cas de test

Le processus de génération de cas de test avec des LLMs implique plusieurs étapes :

1. Préparation des Entrées : Le LLM reçoit des consignes qui décrivent les règles médicales. Les consignes précisent comment les tests doivent être structurés.

2. Génération de Sorties : En fonction des consignes, le LLM produit plusieurs cas de test pour chaque règle médicale. Cela génère une variété d'entrées, y compris des scénarios valides et invalides que le moteur de règles doit gérer.

3. Exécution des Tests : Les cas de test générés sont exécutés contre le moteur de règles. Les sorties sont ensuite comparées pour s’assurer de la cohérence et de la justesse.

4. Identification des Problèmes : Toute divergence observée entre les sorties attendues et réelles indique des problèmes potentiels dans l'implémentation des règles, qui peuvent être approfondis.

#Évaluation Expérimentale

Une évaluation pratique de cette méthode a été réalisée en utilisant plusieurs LLMs pour générer des cas de test pour le système CaReSS. Les tests visaient à évaluer à quel point ces modèles pouvaient créer des scénarios pour identifier les pannes potentielles dans le moteur de règles.

1. Efficacité du Test : Les LLMs ont été évalués en fonction de leur capacité à produire des cas de test valides, corrects et diversifiés. Les taux de réussite pour générer des sorties valides ont été enregistrés.

2. Mesure d'Efficacité : Le temps pris par les LLMs pour générer des cas de test a également été suivi. C'est important car l'efficacité affecte la faisabilité d'utiliser ces modèles dans des applications réelles.

3. Évaluation de la Robustesse : La robustesse des tests générés a été évaluée en modifiant légèrement les règles et en déterminant comment bien les LLMs s'adaptaient à ces changements pour continuer à produire des tests valides.

4. Tests Différentiels : Les cas de test générés ont ensuite été exécutés contre le moteur de règles réel et une implémentation de référence simplifiée. Cela a permis de comparer les sorties pour identifier d'éventuels décalages, pouvant indiquer des défauts dans le système.

#Aperçu des Résultats

Les résultats des expériences ont révélé plusieurs points clés :

• Efficacité : Un LLM a surpassé les autres dans la génération de cas de test valides. Il a produit des sorties précises avec peu d'hallucinations, ce qui signifie qu'il a rarement généré des cas de test incorrects ou absurdes.

• Efficacité : Bien que certains modèles soient très efficaces, ils ont pris beaucoup plus de temps pour générer des sorties comparés à d'autres. Cela met en avant un compromis entre efficacité et rapidité qui doit être pris en compte lors du choix d'un modèle pour des applications pratiques.

• Robustesse : Les LLMs ont démontré une résilience dans la génération de tests malgré des modifications légères des règles médicales. Cela indique leur adaptabilité, une caractéristique importante quand on traite des exigences de santé en constante évolution.

• Résultats des Tests Différentiels : Parmi les nombreux tests effectués, des divergences entre les sorties du moteur de règles et la version simplifiée sont apparues. Un total de 22 règles médicales a montré des signes d'incohérence, menant à une enquête sur ces règles pour comprendre la nature des problèmes.

#Défis Rencontrés

Malgré les résultats prometteurs, plusieurs défis ont été notés durant le processus :

1. Complexité des Règles Médicales : La nature complexe des règles médicales peut rendre difficile pour les LLMs de générer des cas de test appropriés dans tous les scénarios.

2. Manque d'Oracles de Test Parfaits : Même avec des tests différentiels, certains décalages peuvent ne pas indiquer de véritables défauts ; ils pourraient découler de variations dans la manière dont différents systèmes traitent des entrées similaires.

3. Dépendance à la Performance des LLM : L'efficacité de l'ensemble de l'approche dépend fortement de la capacité du LLM à comprendre les consignes et à générer des sorties significatives. Les limitations dans ce domaine peuvent entraîner des problèmes dans le processus de test.

#Conclusion

L'intégration des grands modèles de langage dans les processus de test pour les moteurs de règles médicales offre une perspective prometteuse pour améliorer la précision et l'efficacité des systèmes de registre de cancer. En automatisant la génération de cas de test, les LLMs peuvent réduire considérablement l'effort manuel nécessaire pour garantir la justesse des implémentations de règles complexes.

En outre, les résultats des expériences mettent en lumière le potentiel des LLMs à découvrir des incohérences pouvant indiquer des problèmes sous-jacents avec les règles médicales en usage. Bien que des défis subsistent, l'approche fournit une base pour des recherches et développements futurs dans le test automatisé pour les logiciels de santé.

À l'avenir, les efforts pourraient se concentrer sur le perfectionnement des consignes utilisées pour générer des tests, l'amélioration de la formation des LLMs avec des données plus spécifiques au domaine, et l'intégration d'autres techniques de test de logiciels pour créer un cadre de test plus robuste. L'objectif global reste de s'assurer que des systèmes comme CaReSS fournissent des données précises et fiables, cruciales pour la recherche sur le cancer et la prise de décisions en matière de santé publique.