Santé : transcription de consultations

#Le secret médical

Le Code de la santé publique (art. L.1110-4) impose que toute donnée de santé identifiante soit protégée. Envoyer une transcription de consultation chez OpenAI est, dans le cas général, une violation caractérisée. Les plans HIPAA/BAA existent mais ne couvrent pas la France pour les professions libérales.

#Stack : Whisper + LLM

faster-whisper

Fork de Whisper optimisé CTranslate2. 4x plus rapide que l'original. Tourne sur CPU correctement, excellent sur GPU.

Modèle large-v3

Le plus précis pour le français médical. ~3 Go. Transcrit 1h d'audio en 3-5 minutes sur RTX.

Ollama + Mistral / Qwen 14B

Pour synthétiser la transcription en compte-rendu structuré.

pyannote (optionnel)

Diarisation : qui parle quand. Utile pour distinguer médecin / patient.

#1. Installation

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install faster-whisper ollama
# Optionnel pour diarisation :
pip install pyannote.audio

# Test
faster-whisper --help

# Whisper large-v3 : téléchargé au premier usage (~3 Go)
# Mistral via Ollama :
ollama pull mistral

#2. Transcrire l'audio

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("large-v3", device="cuda", compute_type="float16")

def transcribe(audio_path):
    segments, info = model.transcribe(
        audio_path,
        language="fr",
        beam_size=5,
        vad_filter=True,  # coupe les silences
        word_timestamps=False,
    )
    lines = []
    for s in segments:
        timestamp = f"[{int(s.start // 60):02d}:{int(s.start % 60):02d}]"
        lines.append(f"{timestamp} {s.text.strip()}")
    return "\n".join(lines)

if __name__ == "__main__":
    import sys
    print(transcribe(sys.argv[1]))

#3. Résumer en compte-rendu

import requests

SYSTEM_CR = """Tu es un assistant pour médecin généraliste français.
À partir d'une TRANSCRIPTION BRUTE d'une consultation, tu produis un
compte-rendu médical structuré.

FORMAT DE SORTIE :
## Motif de consultation
## Antécédents (mentionnés)
## Examen clinique
## Diagnostic / Hypothèses
## Traitement / Prescriptions
## Suivi

RÈGLES :
- Reste TEXTUEL : n'ajoute aucun élément non mentionné dans la transcription.
- Reformule en vocabulaire médical standard.
- Si une section n'est pas abordée, écris "Non mentionné".
"""

def summarize(transcription):
    r = requests.post("http://localhost:11434/api/chat", json={
        "model": "mistral",
        "messages": [
            {"role": "system", "content": SYSTEM_CR},
            {"role": "user",   "content": transcription},
        ],
        "stream": False,
        "options": {"temperature": 0.2, "num_ctx": 16384},
    })
    return r.json()["message"]["content"]

#Diarisation : distinguer qui parle

pyannote.audio permet d'attribuer chaque segment à un speaker (SPEAKER_00, SPEAKER_01). Utile pour une consultation à deux interlocuteurs. Modèle open source, téléchargeable depuis HuggingFace (nécessite un token HF, gratuit).

from pyannote.audio import Pipeline

pipeline = Pipeline.from_pretrained(
    "pyannote/speaker-diarization-3.1",
    use_auth_token="hf_xxx",
)

diarization = pipeline("consultation.wav")
for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
    print(f"{turn.start:.1f}s–{turn.end:.1f}s : {speaker}")

#Workflow type en cabinet

1. 01
   Dictaphone après consultation

   Le médecin enregistre 1-2 minutes de notes vocales sur son téléphone ou un dictaphone.
2. 02
   Import sur le poste

   Transfert du fichier audio (WAV, MP3, M4A). Un dossier audio/inbox surveillé par un watcher script.
3. 03
   Pipeline auto

   Un script détecte le nouveau fichier, transcrit avec Whisper, résume avec Mistral, sauvegarde le CR en .md à côté.
4. 04
   Relecture

   Le médecin ouvre le .md, corrige, intègre à son logiciel de gestion (DOCTOlib, Weda, Axisanté…).

#Conformité RGPD

Base légale

Traitement sur base du consentement explicite du patient (informé de l'enregistrement) ou de l'intérêt légitime (rédaction du CR dans son intérêt).

Registre des traitements

L'activité doit apparaître au registre (obligatoire même pour cabinet solo). Description courte du pipeline local.

Durée de conservation

L'audio brut doit être supprimé après génération du CR. Le CR suit la durée de conservation des dossiers médicaux (20 ans après dernier acte).

Chiffrement du disque

FileVault (Mac), BitLocker (Windows), LUKS (Linux). Indispensable même en local — un ordi volé avec des données de santé en clair est une fuite RGPD.