Comment utiliser Haidy : la perspective du médecin

La documentation médicale est l’une des tâches les plus chronophages dans la pratique clinique quotidienne. Avec Haidy, nous permettons une nouvelle approche : un scribe IA capable de documenter une consultation complète.¹ Haidy est un système intelligent qui structure le contenu des conversations et des documents et le transfère directement dans le système d’information patient.

Grâce à l’intégration avec les principaux systèmes d’information hospitaliers (notamment KISIM/Cistec, EPIC, INES KIS, WinMed, Axenita et Aeskulap), Haidy peut relier les informations existantes du dossier patient à la consultation en cours et créer directement de nouveaux rapports ou notes d’évolution. Les extensions futures couvriront également la coordination des rendez-vous et la communication avec d’autres soignants.

Plus que la reconnaissance vocale : la compréhension du contenu comme clé

La différence décisive par rapport aux solutions de dictée conventionnelles réside dans la compréhension au niveau du contenu des conversations et des documents (des informations au sens large) et dans la capacité à les structurer directement. Haidy ne se contente pas de transcrire les mots prononcés — il interprète leur signification médicale dans le contexte et structure les informations en conséquence.

La qualité des rapports augmente de manière mesurable lorsque le plus grand nombre possible d’informations cliniquement pertinentes sont verbalisées pendant la consultation.²³

Cela peut être spécifiquement soutenu par l’application cohérente de techniques de communication médicale établies (telles que NURSE).⁴ En nommant les émotions ou en répétant les symptômes, Haidy capture également les informations non verbales et catégorise correctement la signification d’un symptôme.

Verbaliser les résultats d’examen directement pendant l’examen permet leur capture immédiate. Les éléments importants de la relation médecin-patient, tels que la prise de décision partagée sur la suite du traitement ou la conduite à tenir, aident simultanément Haidy à les documenter correctement.

Conseils pratiques pour l’utilisation dans la pratique quotidienne

Les approches suivantes sont recommandées pour une utilisation optimale :

Combinaison de conversation et de post-traitement :
Particulièrement efficace est la combinaison d’une conversation guidée avec la dictée ultérieure d’éléments de rapport qui n’ont pas été verbalisés directement devant le patient ou qui ne sont disponibles que plus tard (par exemple, les résultats de laboratoire ou de radiologie ainsi que l’évaluation clinique finale).

Traitement de documents non structurés :
Haidy reconnaît et traite également les documents numérisés ou non structurés, tels que les rapports de laboratoire au format PDF, et les transfère correctement dans la documentation structurée.

Techniques de communication comme aides à la documentation :
Les structures de communication standardisées telles que NURSE s’avèrent également être une méthode efficace pour optimiser la qualité de documentation de Haidy.

Limites de la technologie : l’examen critique reste indispensable

Les scribes IA montrent leurs forces principalement avec des présentations cliniques standard — c’est-à-dire des tableaux symptomatiques qui suivent une évolution typique de la maladie. Avec des manifestations diffuses ou atypiques, cependant, des difficultés peuvent survenir, notamment en ce qui concerne l’articulation claire des propres limites de connaissance du système.

Un examen critique du rapport généré est donc essentiel, en particulier dans les cas complexes ou peu clairs.

De plus, il convient de noter que l’évaluation médicale, la dérivation des diagnostics et le raisonnement clinique resteront le domaine des humains dans un avenir prévisible.⁵⁶

Du scribe à l’outil d’aide à la décision

Les capacités de raisonnement de Haidy — son raisonnement clinique — se développent rapidement. Nous prévoyons que les scribes IA seront de plus en plus liés à des fonctions d’aide à la décision à l’avenir, fournissant un soutien fondé sur les preuves pour les processus de décision clinique.

Pour les médecins, cela signifie principalement un soulagement substantiel des tâches de documentation et administratives.⁷

Cela permet aux médecins de se recentrer sur les compétences cliniques — qui ne pourront pas être remplacées par des outils d’IA dans un avenir prévisible.

Références

Footnotes

1. Sanmark, E. et al. Impact of an AI medical scribe after 375,000 notes generated across care levels in a European health system. medRxiv (2025). https://doi.org/10.64898/2025.12.06.25341757 ↩

2. Greenwood JD, Matthews MR, Overgaard JD, Ohde JW. Maximizing Efficiency of Artificial Intelligence-Enabled Ambient Scribes in Outpatient Settings: A Pragmatic Approach to Structuring the Patient Appointment. Mayo Clin Proc Digit Health. 2026;4(1):100339. doi:10.1016/j.mcpdig.2026.100339 ↩

3. Draper TC et al. Clinical AI Scribes in primary care: accuracy, error severity and implications for clinical practice. BMJ Digital Health & AI. 2025;1:e000092. https://doi.org/10.1136/bmjdhai-2025-000092 ↩

4. Patterson J, Kovacs M, Lees C. Ambient Artificial Intelligence Scribes: A Pilot Survey of Perspectives on the Utility and Documentation Burden in Palliative Medicine. Healthcare. 2025;13(17):2118. https://doi.org/10.3390/healthcare13172118 ↩

5. McCoy LG et al. Assessment of Large Language Models in Clinical Reasoning: A Novel Benchmarking Study. NEJM AI. 2025;2(10). DOI:10.1056/AIdbp2500120 ↩

6. Kim J et al. Limitations of large language models in clinical problem-solving arising from inflexible reasoning. Sci Rep. 2025;15:39426. https://doi.org/10.1038/s41598-025-22940-0 ↩

7. Tierney AA et al. Ambient Artificial Intelligence Scribes to Alleviate the Burden of Clinical Documentation. NEJM Catal Innov Care Deliv. 2024;5(3). DOI:10.1056/CAT.23.0404 ↩