Chatbot Médical

Contexte

Dans un contexte où les patients cherchent de plus en plus des réponses rapides à leurs questions de santé, j’ai cherché à concevoir un chatbot médical capable de fournir des informations fiables, compréhensibles, et surtout sécurisées. Le défi ? Allier la puissance des modèles de langage actuels avec les exigences du domaine médical.

Objectifs

L’idée n’est pas de remplacer un professionnel, mais d’aider les utilisateurs à mieux comprendre certains symptômes ou traitements, tout en posant des garde-fous stricts pour éviter tout dérapage.

Objectifs principaux :

• Répondre aux questions médicales fréquentes
• Garantir la fiabilité des réponses via des sources vérifiées

Objectifs secondaires :

• Assurer un haut niveau de sécurité (disclaimers, gestion des urgences…)
• Offrir une interface simple et accessible à tous

Méthodologie

Pour cela, j’ai mis en place un système hybride basé sur le NLP :

1. Collecte et préparation des données médicales depuis Kaggle
2. Traitement et nettoyage des données pour assurer la qualité
3. Création d'embeddings pour la recherche sémantique
4. Implémentation RAG (Retrieval-Augmented Generation) avec BERT
5. Génération de réponses via des modèles de langage avancés
6. Mise en place de garde-fous pour la sécurité médicale
7. Interface utilisateur accessible via Streamlit

• Outils et technologies utilisés :
  • Pandas, NumPy, Scikit-learn : Manipulation et analyse des données
  • Transformers (Hugging Face), BERT, Sentence-Transformers : NLP et embeddings
  • FAISS, Vector Database : Recherche et indexation
  • Large Language Models (LLM), Mistral via OpenAI API : Génération de texte
  • Streamlit : Interface utilisateur web Streamlit

Analyse et Résultats

• Analyse des données médicales de référence :

  • Statistiques descriptives : Distribution des données, valeurs manquantes
  • Analyse de qualité : Détection des doublons
  • Visualisations : Graphiques de distribution, nuages de mots

• Résultats obtenus :

  • Segmentation intelligente : Division du contenu en chunks cohérents
  • Génération d'embeddings avec BERT
  • Importance des garde-fous : Détection et gestion des contenus sensibles, Disclaimer obligatoire, Gestion des urgences médicales, Interdiction de diagnostic et de prescription pour assurer un environnement sûr et approprié.

Impact Business

• Valeur ajoutée :

  • Amélioration de l'accessibilité des informations de santé
  • Réduction de la charge de travail des professionnels de santé pour les questions courantes

• Prochaines pistes :

  • Utilisation de modèles plus avancés pour la génération de réponses
  • Personnalisation des réponses selon le profil utilisateur (age, contexte...)
  • Ajout de bases de données sur d'autres spécialités médicales

Conclusion

Ce projet m’a permis de combiner mes compétences en NLP, data science et éthique pour répondre à un vrai besoin. Il m’a aussi rappelé à quel point la qualité des données et la confiance utilisateur sont au cœur de toute solution dans le domaine médical.

• Leçons apprises :
  • Importance de la qualité des données pour la génération de réponses précises
  • Nécessité de garde-fous stricts pour les applications médicales
  • Efficacité des modèles BERT pour la recherche sémantique

🚀 Comment démarrer

1. Clonez le dépôt
2. Installez les dépendances :

pip install -r requirements.txt

3. Lancez le dashboard :

streamlit run app.py

3. Créer un fichier .env à la racine

MISTRAL_API_KEY=YOUR_API_KEY

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Références et Liens

• Sources de données :
  • Mental health faq for chatbot