Il a quitté la médecine pour en réécrire les règles avec Christian Chartier, PDG @ Compiled Health

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Nectar : Christian, ça me fait plaisir de t'avoir au podcast. On a tellement de choses à se dire. J'ai vraiment hâte d'en apprendre plus sur Compiled. On se connaît déjà un peu, j'ai une certaine vue de l'intérieur sur ce que vous faites, alors je suis bien curieux de creuser davantage.

Nectar : Je vais commencer par une question toute simple : c'est quoi, Compiled Health?

Christian : Oui. Je pense que ça demande un peu de contexte sur moi aussi. Je suis médecin de formation et, pour des raisons évidentes, notre système de santé est très sollicité. Dès la résidence, on s'est retrouvés confrontés à ça directement.

Christian : Concrètement, en médecine familiale et en première ligne, ça voulait dire des consultations très courtes. On attend de toi que tu mobilises de mémoire une quantité infinie de règles de soins : ce qui justifie d'offrir un test à un patient, à qui l'offrir, à quelle fréquence, et sur quelles bases. On se retrouvait à interviewer les patients rapidement, [00:01:00] de façon très peu structurée, à recueillir l'information le plus vite possible, puis avec ce qui restait d'une consultation d'une douzaine de minutes, à conseiller le patient en espérant l'amener à donner une forme de consentement éclairé sur la bonne voie à suivre, que ce soit prescrire un test, envisager un nouveau médicament, ou en cesser un.

Christian : Ce qu'on a commencé à se demander, c'est à quoi pourrait ressembler une version plus structurée de cette première étape de collecte d'information, pour libérer une partie du temps restant, même s'il demeure très court, et le redonner au patient. C'est-à-dire passer plus de temps avec lui, exposer les options, s'assurer qu'il comprend vraiment le pour et le contre de chacune.

Christian : L'exemple classique, c'est le dépistage. Quand on envisage un dépistage pour un cancer ou une maladie chronique, il y a des risques et des bénéfices, et les patients n'en sont pas nécessairement conscients. On constatait que cette partie de la conversation, qui est pourtant essentielle et ancrée dans les données probantes, se faisait complètement évincer.

Christian : Alors quand on a commencé à [00:02:00] examiner les données qu'on était censés mémoriser comme médecins et comme professionnels, on s'est demandé à quoi ça ressemblerait de ne plus les consulter en format PDF, mais de les transformer en quelque chose de plus utilisable, qui pourrait soutenir la première partie de l'entrevue, la collecte d'information, et laisser du temps pour le reste.

Christian : Compiled, c'est exactement ce processus. C'est le pipeline conçu pour ingérer le savoir médical, donc les documents de consensus, les lignes directrices rédigées par les leaders d'opinion des différents domaines, publiées et destinées à être consommées et appliquées. Et Compiled les transforme en artéfacts lisibles par la machine, qu'on peut se représenter comme des arbres de décision, qui allègent la première partie de l'entrevue pour libérer du temps pour la seconde, la partie critique : être capable de conseiller les patients, de vraiment les aviser et d'obtenir un consentement éclairé, pour qu'ils finissent par faire ce qui est le mieux pour eux en pleine connaissance des compromis.

Nectar : Donc si je décortique un peu, la façon dont ça fonctionne aujourd'hui : je vais voir un médecin, je vais te voir, je te dis « je ne me sens pas bien », et tu dois avoir mémorisé un paquet [00:03:00] de questions du type « si ceci, alors cela », ce qui te mène à poser un diagnostic : « Nectar, je pense que tu as telle condition. »

Nectar : Donc ce que tu as fait, c'est rendre tout ça lisible pour la machine, essentiellement. Toutes ces questions-là sont posées pendant la rencontre à ton système, et ça aide le médecin ou l'infirmière à arriver rapidement à la conclusion. On contourne tout ce qui est, j'imagine, truffé d'un fort taux d'erreur, pour arriver à quelque chose de beaucoup plus juste.

Nectar : C'est une façon trop simpliste d'expliquer ton produit?

Christian : Non. L'analogie que j'ai commencé à utiliser, c'est le jeu d'enfance des vingt questions. Tu joues avec quelqu'un et tu lui dis : « Nectar, pense à n'importe quel animal. » Et une fois que tu l'as choisi, en pas plus de vingt questions, je peux deviner avec une certitude de 100 % l'animal auquel tu penses.

Christian : Ça va être : est-ce qu'il nage? Est-ce qu'il a des ailes? Est-ce qu'il a un bec? Et à mesure que tu démêles les options et que tu en élimines la grande majorité, tu arrives [00:04:00] à une bonne réponse, connaissable et vérifiable. Notre premier cas d'usage étant le dépistage : si tu penses au dépistage du cancer colorectal, par exemple, il y a le choix de tester ou de ne pas tester, le moyen par lequel tester, et l'échéancier selon lequel tester.

Christian : Ce sont toutes des caractéristiques que, comme dans les vingt questions, les gens possèdent de façon intrinsèque. Ce qu'on doit faire, c'est structurer l'entrevue et poser la bonne question au bon moment pour éliminer le plus possible de voies incorrectes. Comme première étape, c'est exactement ce qu'on a fait pour les cancers et les maladies chroniques : prendre toutes les données probantes, toutes les lignes directrices, les fusionner, et les transformer en un seul arbre de décision maître qui permet, en aussi peu de questions que possible, d'arriver à la bonne prochaine étape pour l'ensemble des cancers et des maladies chroniques, ancrée dans les caractéristiques recueillies auprès du patient.

Nectar : Donc il n'y a pas d'IA probabiliste [00:05:00] en aval du processus, disons. Alors où est-ce que l'IA entre en jeu? Est-ce que c'est vraiment pour rassembler et ingérer les dizaines de milliers de documents, la recherche, la mise à jour continue? Comment est-ce que vous construisez votre produit et que vous vous assurez qu'il est déterministe par nature, sans erreurs?

Christian : À mesure que ces nouveaux outils gagnent du terrain et commencent à être utilisés dans les cliniques au quotidien, les médecins demeurent tenus à la norme que prescrit leur permis d'exercice. Que tu prennes toi-même une décision clinique ou que tu la délègues à l'IA, ce dont tu réponds, et ce qu'on pourrait te demander de rappeler ou d'expliquer à quelqu'un des mois plus tard, c'est la décision que tu as prise, la façon dont tu l'as documentée, et le raisonnement sous-jacent qui t'y a mené.

Christian : Alors utiliser l'IA sous forme d'agent conversationnel au moment de l'inférence, donc avec le patient devant toi, ne te permet pas vraiment de faire chacune de ces choses comme tu le ferais si tu prenais la décision ou raisonnais par toi-même. Là où l'IA entre en jeu, [00:06:00] c'est très loin du patient, au moment de l'ingestion de ces lignes directrices.

Christian : Une IA peut rapidement prendre une bibliothèque complète de lignes directrices médicales, raisonner dessus, et architecturer un arbre à haute fidélité, c'est-à-dire qui capte tous les détails et toute la logique qui y sont encodés en langage clair, et les transformer en quelque chose qui, au moment de l'inférence, donc quand tu es devant un patient, te mènera de façon fiable à la bonne réponse 100 % du temps. Que tu l'aies fait un lundi, que tu le fasses un vendredi, ou que tu doives le défendre quelques mois plus tard.

Christian : Donc l'IA construit les artéfacts. L'IA peut aussi parcourir les artéfacts et les administrer, mais il n'y a aucunement d'IA dans ce qu'on fait quand le patient est impliqué.

Nectar : J'aimerais décortiquer un peu le produit et la vision, parce que je trouve ça fascinant.

Nectar : Il y a tellement de choses brisées dans notre système de santé, particulièrement au Canada, mais j'imagine qu'on n'est pas le seul pays dans cette situation. J'aimerais plonger un peu plus dans ton parcours personnel, Christian, si ça te va. Combien d'années as-tu étudié pour devenir médecin? [00:07:00]

Christian : On est chanceux au Québec, et à McGill en particulier, où il existe une voie accélérée vers la médecine et à travers la médecine.

Christian : Concrètement, après la treizième année, tu peux entrer dans un programme de cinq ans qui te donne ton permis de pratique beaucoup plus vite que le parcours traditionnel, baccalauréat puis faculté de médecine. J'ai eu la chance d'être admis dans une de ces cohortes. J'ai commencé à 19 ans, mais j'ai réalisé deux choses très rapidement.

Christian : La première, c'est que je n'avais rien à faire devant des patients à 19 ou 20 ans. La deuxième, c'est que j'avais développé un réel intérêt pour la technologie, mais que l'intersection santé et technologie, à l'époque et surtout du côté santé, était très descriptive. On construisait peu, on décrivait beaucoup : on parlait des nouvelles technologies plutôt que de les bâtir.

Christian : À mi-parcours, j'ai pris la décision de me retirer. J'ai pris du temps et je suis allé étudier les mathématiques et l'informatique. L'idée, c'était qu'au retour en médecine, je puisse travailler sur les mêmes [00:08:00] enjeux, mais avec un nouveau coffre à outils pour contribuer de façon plus significative.

Christian : Dans ce cas-ci, ça voulait dire être capable de construire dans le cadre d'un projet de recherche plutôt que de décrire des technologies existantes. Avec le temps, certains de ces petits projets de recherche ont fini par être commercialisés, notamment dans le domaine de la génération d'images. On a fini par vendre des outils de génération d'images à des chirurgiens plasticiens, autant en esthétique qu'en reconstruction : l'idée qu'un patient puisse soumettre une photo préopératoire et que notre outil génère à quoi il pourrait vraisemblablement ressembler après.

Christian : Et c'était, d'une certaine façon, avant que l'IA soit à la mode. L'impact qu'on sentait pouvoir avoir, c'était encore une fois d'obtenir un consentement plus éclairé du patient sur ce à quoi il s'engageait. C'était la première incursion de la recherche vers la technologie. J'ai terminé ma résidence il y a environ un an, et je n'ai jamais regardé en arrière depuis.

Nectar : J'allais dire, je n'ose pas imaginer les conversations avec tes amis et ta famille. « J'ai étudié pour devenir médecin, et là je m'en vais [00:09:00] lancer une startup. » Mais tu n'as pas lancé une startup directement, tu as eu quelques détours avant, si je ne me trompe pas.

Nectar : On pourrait parler d'OpenAI et de ton passage là-bas, mais je suis plus curieux par rapport à cette décision-là. Tu t'es dit « OK, je mets tout ça de côté », et évidemment tu utilises ces connaissances, mais tu vas concentrer tes efforts à bâtir une technologie qui va, espérons-le, bénéficier à des millions de personnes.

Nectar : Raconte-nous ça un peu. Je trouve ça tellement courageux, et pas évident, considérant tout le temps que tu as passé à étudier. Est-ce que c'était une décision difficile, ou est-ce que c'est plus ton type de personnalité, genre « j'ai pris ma décision, c'est tout », et on arrache le diachylon?

Christian : C'est une question très révélatrice. Je ne viens pas d'un milieu particulièrement fortuné, juste un milieu normal, de classe moyenne. Il y a une anecdote qui m'a marqué pendant la résidence. Antoine, mon cofondateur, et moi avons réalisé que sur l'ensemble d'une carrière, un médecin peut s'attendre à voir quelques dizaines de milliers de consultations au total. Et c'est tout.

Christian : Et comme la technologie décolle et que [00:10:00] cette chose qu'on appelle l'IA devient accessible aux cliniciens, on s'est dit qu'il y avait peut-être une voie pour avoir ce même impact, mais beaucoup plus vite. Et je ne dirai jamais assez à quel point le fait de pouvoir le faire avec quelqu'un que je respectais, quelqu'un que je connaissais de ma formation, et qui avait accepté de faire le saut avec moi, a permis de dérisquer, dans un certain sens, toute cette démarche de quitter la médecine clinique.

Christian : Pour les chiffres, on peut y revenir. En environ six mois depuis le lancement dans quelques sites, notre logiciel a déjà émis quelque 20 000 recommandations cliniques. C'est peut-être une question d'ego, ou peut-être simplement la façon dont Antoine et moi définissons l'impact, mais on garde ce chiffre-là affiché à l'écran, et chaque jour on le compare au nombre qu'on aurait vu autrement.

Christian : Le nombre qu'on verrait au corps à corps avec les patients. À un moment donné, ce seuil-là va être franchi et dépassé. On espère que ce sera bientôt, mais on sait que ça va arriver. Ultimement, ça revient à l'impact, et on sent que notre temps, nos efforts, [00:11:00] nos émotions, notre sang, notre sueur et nos larmes sont mieux investis à faire exactement ça, exactement maintenant, en pensant aux patients qui en bénéficient.

Nectar : C'est super inspirant. Il y a de l'espoir pour nous autres. Je veux revenir au produit un peu. Tu as mentionné ce KPI de 20 000. Comment est-ce que le client, lui, en mesure la valeur? Comment est-ce qu'il fait le suivi? Est-ce que c'est en temps sauvé? En réduction de... je cherche le mot, quand les gens reviennent à l'hôpital, les réadmissions.

Nectar : J'imagine qu'il y a plus que ce seul KPI que tu as mentionné.

Christian : Absolument. On opère de part et d'autre de la frontière, et Antoine et moi avons tous les deux été formés et avons pratiqué dans les deux contextes, Canada et États-Unis.

Christian : Et les incitatifs sont alignés différemment, pour des raisons évidentes. Là où on a commencé, soit dans l'espace des soins préventifs, ça faisait du sens comme première étape pour quelques raisons. D'abord, les lignes directrices en prévention sont réellement conçues pour être appliquées directement, à l'échelle de la population.

Christian : Elles ne sont pas nécessairement [00:12:00] empaquetées et remises aux médecins, mais elles sont réparties sur tout le continuum des professionnels de la santé. Ce que ça voulait dire, c'est qu'il existait déjà des cliniques qui pratiquaient la prévention dans le style que je décrivais plus tôt.

Christian : Tout l'appareil de dépistage et de vaccination de la COVID était en train d'être converti en centres de prévention. Et ce qu'on y a trouvé, c'était des infirmières qui faisaient en grande partie ce qu'on espérait que notre logiciel puisse un jour faire. Elles faisaient les mêmes choses et rencontraient les mêmes échecs que nous en clinique, et leur objectif était justement de prendre la ligne directrice et de l'appliquer directement.

Christian : C'était donc l'alignement parfait : un ensemble de lignes directrices bien définies, des flux de travail existants avec lesquels on pouvait composer et qu'on cherchait à optimiser, et qui nous étaient familiers. C'est ultimement le canal par lequel on a pu émettre autant de recommandations. Aux États-Unis, c'est un peu la même chose.

Christian : Il y a de fausses croyances sur le système de santé américain, mais spécifiquement en ce qui a trait à la prévention et au dépistage, il existe un ensemble de recommandations du US Preventive Services Task [00:13:00] Force, ce qu'ils appellent les catégories A et B, qui sont semblables aux protocoles de dépistage qu'on suit ici au Canada.

Christian : Les conclusions de ces documents de consensus, donc les recommandations qu'ils sont conçus pour soutenir, doivent par la loi être offertes gratuitement à tous les Américains. C'est en quelque sorte le créneau de l'accès public aux soins aux États-Unis. L'équivalent naturel de ce qu'on fait ici, c'est donc de répéter l'exercice : ingérer ces mêmes lignes directrices et les distiller en artéfacts pour la prévention aux États-Unis. Les incitatifs sont alignés différemment dans d'autres parties du système de santé américain, notamment pour ce qui touche à l'assurance, à l'augmentation des revenus et à la facturation.

Christian : Ce sont des espaces très encombrés et on ne prétendra pas pouvoir y renverser les leaders. Mais il y a certainement cette notion de conditions à remplir pour qu'un acte, une facturation ou un remboursement ait lieu, et ce sont des points de friction énormes quand ça échoue.

Christian : Les hôpitaux ont des taux de remboursement pour une raison, et évidemment leur objectif est de [00:14:00] les maximiser, et les assureurs ripostent. Notre objectif, c'est qu'un patient qui remplit les conditions pour un traitement, un médicament ou une intervention ne se le fasse pas refuser et ne voie pas ses soins retardés à cause d'un délai administratif intégré au système.

Christian : S'il mérite les soins, on devrait les lui offrir. Notre objectif en nous insérant dans le système de santé américain, c'est justement de faciliter et de fluidifier ce processus.

Nectar : C'est intéressant, parce que ça me fait penser que ton modèle d'affaires doit s'adapter selon la région, public ou privé. Donc déjà plusieurs fronts. À un niveau plus large, qu'est-ce que tu as appris maintenant que tu es de l'autre côté? Tu n'es évidemment plus clinicien en pratique, mais tu navigues dans cet espace-là. Est-ce qu'il y a des apprentissages clés pour les gens qui sont en techno de la santé?

Christian : Oui. Un conseil qu'on a reçu très tôt, c'était de ne pas perdre notre temps à essayer de travailler avec le gouvernement, ni à essayer de lui vendre quoi que ce soit. Et implicitement, ce que ça voulait dire, c'est que le travail que vous faites ne peut pas [00:15:00] bénéficier à la population qui a soutenu votre formation, ni aux systèmes mêmes qui vous ont formés et à partir desquels vous êtes arrivés à ces conclusions et à ces idées nouvelles.

Christian : Ça s'est avéré être un mauvais conseil. Être capables de travailler à l'intérieur des moyens du système public a été payant pour nous. Ça nous a permis de rester fidèles à cette mission : le patient qui se qualifie pour les soins, qui a besoin des soins, qui répond aux critères, devrait recevoir les soins. Ça ne devrait pas dépendre de sa capacité de payer, ni du fait qu'il se trouve dans un hôpital privé plutôt que public.

Christian : Ultimement, on a pu arbitrer et traiter ces règles de soins et ces lignes directrices d'une manière beaucoup plus neutre sur le plan commercial, en remettant les artéfacts à un système qui nous a formés. Et l'impact que ça peut avoir en matière d'équité et d'égalité en aval est assez évident.

Christian : Cela dit, des versions de ce même outil peuvent servir partout dans la pile technologique de la santé. J'encouragerais quiconque se lance [00:16:00] là-dedans en même temps que nous à réfléchir sérieusement au type d'impact qu'il souhaite avoir, et aux limites auxquelles il consent peut-être sans le savoir en travaillant avec une portion étroite du réseau de la santé, ou en se rabattant par défaut sur la partie facile, ou sur les patients capables de payer.

Nectar : Oui. Vous le faites clairement en mode difficile, ça c'est certain. Comment est-ce que tu réponds à l'objection de l'hypercroissance? Croître vite. Comment comptes-tu y répondre? Est-ce simplement en ayant une empreinte multiple, comme tu dis? Parce que l'eau coule vers les endroits faciles, et toi tu dis « non, ne faites pas ça, faites le difficile ».

Nectar : Est-ce que c'est juste un équilibre entre différentes approches de mise en marché?

Christian : Oui. En sortant du mode financement, j'enlève mon chapeau. On a dû expliquer sans relâche en quoi notre approche, notre architecture et notre prémisse diffèrent de toute la cohorte de compagnies vraiment remarquables en technologie de la santé, orientées cliniciens ou patients, qui existent.

Christian : Et quand on pense à la croissance, [00:17:00] une fois ce chapeau enlevé, on voit en fait ces gens-là comme des clients potentiels, des canaux potentiels vers l'intelligence qu'on est capables d'empaqueter. C'est important de noter que notre premier déploiement, une application web de bout en bout desservant plusieurs systèmes de santé, n'était pas réellement notre compétence de base.

Christian : Notre compétence de base, c'était d'empaqueter l'intelligence sous une forme plus utile au clinicien, ou qui pouvait avoir un impact plus direct sur le patient. Et ça ne passe pas nécessairement par nos canaux à nous. Quand tu penses à une expérience comme OpenEvidence avec OpenAI, et aux produits qui utilisent les modèles d'OpenAI, on s'arrime en fait très bien avec eux.

Christian : On ne les voit pas nécessairement comme des concurrents. Et si on peut soutenir une suite logicielle de santé basée sur l'IA conversationnelle avec des évaluations plus rigoureuses et mieux ancrées des règles de soins, on va le faire, et on s'attend à un impact infiniment plus grand.

Nectar : J'imagine qu'à un niveau superficiel, tout le monde sait que la santé est un enjeu. Les gens tombent malades, et ça va toutes dans la même direction, donc je ne pense pas que tu aies besoin [00:18:00] d'expliquer ta diapositive de marché total. Mais je serais curieux de savoir comment tu le formules. Dans le sens où c'est tellement banal que les gens tombent malades.

Nectar : Est-ce que c'est une question de vieillissement de la population, ou est-ce qu'il y a un autre prisme à travers lequel tu regardes ton marché?

Christian : Il y a la question de la taille de la tarte, qui peut devenir beaucoup plus grande. Henry Ford disait, il y a des années, qu'il se demandait s'il fallait fabriquer certaines de ses voitures à la main, ou plutôt réfléchir à quoi devrait ressembler le plancher d'usine et comment livrer ces voitures à ce qui est aujourd'hui des centaines de millions, voire des milliards de personnes.

Christian : Cette idée que du sur-mesure à la main, en produisant peut-être une ou deux voitures par année, ne fonctionnait pas à l'échelle. Non seulement c'était mauvais pour les affaires, c'était pire pour les gens. Ce qu'on cherche à faire ici, c'est de ne pas laisser la formation d'un médecin, son processus de pensée et tout le bagage de compétences qu'il a développé au fil de sa formation et de sa carrière, être limité au patient qu'il peut avoir directement devant lui et à la vitesse à laquelle il peut faire entrer et sortir les gens de la salle. [00:19:00] Pour nous, c'est une fausse prémisse.

Christian : Et en élargissant l'accès à l'information, ce que d'autres outils comme le nôtre font aussi, mais aussi en garantissant qu'à mesure que cette information se propage dans de nouveaux systèmes et de nouvelles technologies, la barre du contrôle de qualité reste tout aussi haute. On pense que beaucoup de gens travaillent à résoudre la première partie, rendre l'information accessible.

Christian : N'importe quel médecin va te parler d'un patient qui est passé par le « Dr Google » avant d'entrer dans son bureau. Mais savoir comment l'amener vers la bonne réponse connaissable, quand il y en a une, à travers un produit grand public, c'est un défi complètement distinct, et selon nous une condition nécessaire pour réellement élargir l'accès aux soins.

Nectar : Est-ce que le rôle du médecin change, selon toi? Parce que la façon dont on le conçoit aujourd'hui, c'est qu'un médecin passe tout ce temps à ingérer les connaissances, à se tenir à jour, puis à offrir ces soins à la personne. Mais les algorithmes vont faire ça maintenant.

Nectar : Comment est-ce que le rôle de cette personne, ou de l'infirmière aussi, change, considérant [00:20:00] qu'on va avoir des IA dans les salles, qu'on le veuille ou non?

Christian : Une partie de la motivation à faire ça, c'est une peur que j'ai personnellement vécue : cette idée que le médecin se fait distancer.

Christian : Nos systèmes médicaux sont organisés autour d'un permis d'exercice, et ce qu'on voit aujourd'hui, c'est de plus en plus d'outils exposés aux détenteurs de ce permis. On attend de toi que tu utilises le chat, qu'on utilises l'aide à la décision clinique, pendant qu'on voit simultanément s'atrophier complètement leur capacité à auditer la façon dont ces outils arrivent aux décisions qu'ils émettent.

Christian : Évidemment, aujourd'hui, la plupart des médecins n'ont jamais été poursuivis, et on aime croire que la plupart des résultats dans le système de santé sont bons. Mais à mesure que les médecins se font, dans un certain sens, distancer, ils pourraient un jour être appelés à expliquer leur raisonnement, ou à faire comprendre, à Dieu ne plaise un tribunal, mais potentiellement un collègue ou le patient lui-même, une décision prise [00:21:00] des mois auparavant.

Christian : Jusqu'ici, ce qu'on demandait, c'était que les décisions soient documentées, que les traces de raisonnement soient inscrites au dossier. Mais quand tu regardes le chat et l'espace technologique qui s'organise autour, tu n'as pas vraiment cette trace de raisonnement auditable et versionnée. Un bon exemple de la semaine dernière, c'est la sortie d'Astra et la fiche de modèle qui l'accompagnait, et cette crainte que la trace de raisonnement renvoyée à l'utilisateur soit elle-même un artéfact géré par le modèle, qu'elle ne corresponde pas un pour un aux véritables fondements de la réponse que tu reçois, et qu'elle ne soit qu'une façade distincte.

Christian : Et à mesure que les modèles raisonnent à travers différents cadres et deviennent de plus en plus capables, si cette trace de raisonnement, même si elle était parfaitement fiable, se perd, alors on a complètement perdu le fil. Donc une partie de la motivation ici, c'est de recadrer la conversation sur le permis d'exercice de la médecine, les barres qui sont fixées, les normes qu'on attend [00:22:00] des détenteurs de ce permis, et comment organiser un système à la fois autour de cette nouvelle technologie et sans oublier ce que ça signifie d'émettre une recommandation médicale ou de poser un acte médical.

Christian : Et dans un certain sens, je divague un peu, mais un producteur vidéo bénéficie évidemment du fait que les modèles vidéo peuvent générer rapidement des clips qui ont l'air plausiblement produits par un humain. Mais il garde quand même son studio de montage, qui existe en dehors de la génération en direct et de la production à la chaîne, où il peut s'asseoir avec son matériel, raisonner dessus, arbitrer les problèmes qu'il pourrait y trouver, et finalement décider de publier quelque chose ou de le mettre sur grand écran.

Christian : En médecine, c'est certainement ce type de suite qu'on cherche à bâtir. On veut que les gens sachent que les outils qu'ils utilisent quand des patients sont impliqués respectent la norme qui leur est fixée lorsqu'ils choisissent de prendre leur permis et de pratiquer la médecine. [00:23:00]

Nectar : C'est une conversation fascinante, Christian, sur la façon dont tu vois l'avenir des soins de santé, et tu es vraiment à l'avant-garde.

Nectar : Et peut-être pour parler un peu du financement : félicitations pour la clôture de ta ronde, qui vient d'être annoncée, bravo. Du côté de la construction de l'entreprise, comment vois-tu les 12 à 18 prochains mois maintenant que tu as plus de puissance de feu? Comment comptes-tu amener l'entreprise au prochain niveau?

Christian : Merci. C'était une expérience vraiment surréelle. Je n'avais jamais rien fait de tel, ni mes collègues ici non plus. C'est un processus très stimulant, et humblant. Je pense que ce que le financement débloque, c'est la possibilité de passer de là où on a commencé, soit une couche applicative où on voulait bâtir un ensemble de fonctionnalités utilisables que les cliniciens étaient prêts à employer en temps réel.

Christian : Et c'était le canal vers cette nouvelle forme d'intelligence et vers ces artéfacts plus utilisables représentant les lignes directrices, qui se rendaient entre les mains des patients ou des professionnels. Maintenant, en commençant à [00:24:00] examiner de près ce que ça signifie réellement de formaliser le savoir médical, de formaliser des lignes directrices et des normes, on a réalisé qu'il fallait une étude beaucoup plus profonde du langage, de l'ambiguïté et de la spécificité pour bien faire les choses.

Christian : Ce que je veux dire par là, c'est que la façon dont les lignes directrices sont rédigées ne vise jamais une machine, un ordinateur ou un public agentique. Elles ont été écrites pour que des médecins les lisent avec le contexte approprié, le bagage, la formation que la communauté présuppose, afin de les appliquer de la manière dont elles ont été écrites et pensées.

Christian : Et quand tu essaies de les rendre lisibles par la machine, tu prends sans le savoir position sur des choses qui avaient été laissées volontairement ambiguës dans la rédaction elle-même. Tu passes du temps à arbitrer l'usage du mot « envisager », l'usage du mot « offrir », le sens qui y est intégré, la façon dont ça se traduit entre les langues, dans notre cas le français et l'anglais.

Christian : Ce n'est pas le métier d'une entreprise de couche [00:25:00] applicative, ou du moins d'une entreprise sous-capitalisée qui essayait simplement de s'autofinancer. Donc pendant qu'on convainquait les gens qu'on était différents des surcouches de mise en marché pour l'intelligence de pointe, on se demandait nous-mêmes ce que ça voulait dire concrètement, et jusqu'où il nous faudrait descendre dans le terrier des lignes directrices elles-mêmes, de leur traduction entre les langues, et de l'étude des travaux qui nous ont précédés, pour le faire comme il faut.

Christian : Alors lever la ronde nous a permis de séparer les préoccupations. pCare demeure la couche produit, celle qui fait face au clinicien. Compiled est une version plus nébuleuse, en train de prendre vie, de cette étude rigoureuse et de cette philosophie de vouloir faire ça à un niveau beaucoup plus profond pour bien le faire.

Nectar : Et est-ce que pCare te donne une porte d'entrée vers de futures applications, de futurs produits, en fonction de tout ce que vous collectez? Parce que vous collectez évidemment le volet médical, mais aussi, j'imagine, s'il n'y a pas de politique de non-rétention des données, ce que les médecins voient réellement [00:26:00] en première ligne.

Nectar : Y a-t-il des avenues où vous pourriez créer plus de valeur avec votre produit?

Christian : Quelques éléments là-dessus. À mesure que s'accélère le rythme auquel le savoir est consigné dans des documents de consensus puis propagé rapidement vers les soins directs, les méthodes dont les éditeurs de lignes directrices et les ordres professionnels ont besoin pour mieux surveiller la littérature et les résultats réels des patients changent aussi.

Christian : D'une certaine façon, les données issues de l'application directe de notre artéfact devraient remonter et être utiles, et ces conversations ont déjà lieu. Maintenant, pour ce qui est du premier produit comme porte d'entrée vers d'autres, tout cet espace de l'IA clinique a commencé avec les scribes, qui ont facilité la vie de chaque médecin, du moins c'est l'impression qu'on en avait.

Christian : Et les indicateurs là, c'étaient la réduction de l'épuisement professionnel, la réduction du temps passé à documenter, la réduction du temps passé après la clinique. On s'est donc naturellement concentrés sur des IA qui émettent du langage, [00:27:00] qui documentent plus vite, ou qui accomplissent des tâches textuelles beaucoup plus rapidement. Or, cette idée que les recommandations ou les bonnes prochaines étapes cliniques sont la somme des critères qu'elles exigent s'applique ailleurs, et ça n'a pas à se limiter au texte.

Christian : Une suite évidente, c'est l'optimisation des listes d'attente. Quand tu réfères un patient à un spécialiste, à un chirurgien ou à une autre partie du système, il y a une rareté. Et déterminer qui devrait être en tête de file selon ses besoins et sa situation n'est pas évident, et selon nous, ce n'est pas très bien fait actuellement.

Christian : Donc résoudre des critères pour mieux ordonner ces listes d'attente et s'assurer que les gens qui ont besoin des soins plus rapidement les obtiennent, c'est clairement à l'horizon. Il y a une statistique assez folle selon laquelle plus de 50 % des premières ordonnances aux États-Unis sont refusées par les assureurs privés. Si c'est un principe d'affaires qui a été appliqué, ou si la lenteur de ce processus est voulue, [00:28:00] c'est une chose.

Christian : Mais dans un sens, si un patient a besoin d'un médicament et qu'il répond aux critères, notre objectif est de plaider en sa faveur avec notre outil et de rendre beaucoup plus simple le fardeau documentaire que ça représente pour le médecin, afin de fluidifier cette transition. Il y a donc un ensemble quasi infini de produits qui découlent de la résolution de critères et du respect de normes, et ils n'ont pas tous à reposer sur du texte ou à prendre la forme d'un agent conversationnel.

Nectar : C'est vraiment emballant. Je trouve que c'est un peu l'avenir. En parlant d'avenir : toi, tu as étudié en informatique, tu es à l'avant-garde de cette vague d'IA. La chose qui, je ne dirais pas m'effraie, mais me préoccupe, c'est la diffusion et l'adoption dans les industries traditionnelles comme la santé.

Nectar : Qu'est-ce qui te rend optimiste aujourd'hui? On peut parler du mauvais côté, mais je suis plus curieux du positif. Y a-t-il quelque chose qui te rend optimiste quant à l'adoption de ces nouvelles technologies dans ton métier? Tu vends à ces gens-là maintenant.

Christian : Absolument. Pendant ma formation, je parlais à des gens hors du milieu médical et je leur [00:29:00] demandais : « Je connais cette technologie sur laquelle tu travailles dans un autre domaine. Comment est-ce que ça pourrait s'appliquer à ce qu'on fait?

Christian : Pourquoi est-ce qu'on ne voit pas ce transfert de connaissances entre les domaines, qui finirait par améliorer les soins et l'accès des patients? » Et historiquement, ce que j'entendais, c'était : « Ah, trop de bureaucratie. » Les meilleurs ne veulent pas vraiment travailler sur ce problème-là.

Christian : Depuis ces premières conversations, et avec la montée de produits d'IA davantage destinés aux cliniciens comme les scribes, on a vu un appétit énorme chez les professionnels de la santé, dans les populations de patients et ailleurs, pour ce type d'outils. Parce que, comme tu le disais, tomber malade et avoir besoin de soins, c'est une inévitabilité.

Christian : Et la bureaucratie ne devrait pas être une raison, la réglementation ne devrait pas être une raison pour que les gens refusent d'empoigner ces outils et d'en être les premiers adoptants, comme on l'a vu avec certains des outils actuels. Je suis donc optimiste quant à la capacité du marché à répondre aux besoins et aux attentes, plutôt que de tout mettre sur le dos de la réglementation ou de la bureaucratie.

Nectar : C'est vraiment emballant, [00:30:00] Christian. Je pourrais probablement t'embêter encore quelques heures, mais tu es fondateur, tu as autre chose à faire. Si les gens veulent suivre le parcours, suivre Compiled, quelle est la meilleure façon?

Christian : On a lancé notre site web, compiledhealth.com. On y a publié quelques textes qui, selon nous, articulent le mieux notre perspective, et on en est vraiment fiers.

Christian : christian@compiledhealth.com est la meilleure façon de me joindre personnellement. On recrute activement, autant du côté recherche que du côté logiciel plus traditionnel orienté produit, et les deux nous enthousiasment autant. C'est la meilleure façon de nous joindre : écrivez-nous.

Nectar : Merci pour ton temps.

Christian : Merci beaucoup, Nectar.