L’Intelligence Artificielle dans le Secteur de la Santé

Une Révolution Technologique

L’intelligence artificielle (IA) s’impose rapidement dans le domaine de la santé, avec une multitude d’applications, grandes et petites, intégrées dans les processus de travail à travers l’industrie. Que ce soit pour assister les cliniciens lors de consultations à distance, transcrire des échanges entre médecins et patients, rédiger des notes pour les infirmières en réponse aux questions des patients, ou encore aider les patients à évaluer leurs problèmes via des chatbots, l’IA se révèle bénéfique pour de nombreux acteurs du secteur médical.

Un Expert de l’IA

Narinder Singh, cofondateur et PDG de LookDeep Health, une entreprise spécialisée dans les soins virtuels, a une vaste expérience dans le domaine de l’IA. Ses précédents postes incluent des rôles au sein du Centre de Stratégie Technologique d’Accenture, une position de stratégie d’entreprise chez SAP, ainsi que des fonctions de cofondateur d’Appirio et président de Topcoder.

L’IA et la Télémédecine

Dans une récente interview, Singh a partagé ses réflexions sur la manière dont l’IA peut accroître la capacité des services de télémédecine, les risques associés à l’IA générative pour les hôpitaux et les systèmes de santé, ainsi que les moyens pour les organisations de santé de surmonter ces défis.

La Télémédecine : Un Outil, Pas une Solution

Bien que la télémédecine élimine la contrainte de la distance dans les interactions médicales, elle ne permet pas d’augmenter la capacité de ces interactions. Singh souligne que de nombreux hôpitaux font face à une augmentation de la gravité des cas et à des contraintes de personnel. Entre 2010 et 2020, la population américaine de plus de 65 ans a crû cinq fois plus vite que la population totale, un phénomène qui met en lumière l’augmentation de l’âge et de la gravité des patients que les hôpitaux devront traiter à l’avenir.

Les Défis du Personnel Médical

Les prévisions concernant le personnel infirmier et d’autres rôles au sein des hôpitaux sont alarmantes, indépendamment des pressions financières qui rendent difficile l’augmentation des effectifs. Bien que la télémédecine ait connu des succès à l’échelle des projets, son impact global sur les soins a été limité, à l’exception notable de la pandémie de COVID-19.

L’IA comme Solution

L’IA peut jouer un rôle crucial en augmentant notre capacité d’observation. Actuellement, un infirmier qui s’occupe de six patients ne passe qu’une à deux heures dans la chambre de chaque patient, tandis que les médecins y passent généralement quelques minutes par jour. Cela signifie que la majorité du temps, les patients ne bénéficient pas de l’attention d’un professionnel de santé, malgré l’importance des évaluations qui doivent être réalisées au chevet du patient.

Vision par Ordinateur : Une Nouvelle Approche

Une des branches de l’IA, la vision par ordinateur, pourrait permettre une surveillance constante de chaque patient. Cela aiderait à mieux répartir l’attention clinique, qui est la ressource la plus précieuse dans un hôpital. Des études montrent que l’augmentation de la capacité clinique a un impact positif sur les patients. L’IA pourrait ainsi optimiser l’utilisation du temps et de l’expertise des professionnels de santé.

Une Nouvelle Dimension de Soins

Imaginez un système où l’IA agit comme un ange gardien pour les patients et leurs soignants, identifiant les problèmes potentiels et alertant les professionnels de santé avant qu’une petite complication ne devienne grave. Ce n’est pas seulement une question d’efficacité, mais une transformation fondamentale de la manière dont les soins sont dispensés. L’IA peut offrir un soutien supplémentaire, garantissant qu’aucun patient ne reste sans surveillance, même un instant.

Les Risques de l’IA Générative

Cependant, l’IA générative présente des risques pour les hôpitaux et les systèmes de santé. Bien qu’elle puisse simplifier des processus tels que les autorisations préalables et le codage des patients, elle pourrait également engendrer des conflits complexes entre les assureurs et les prestataires de soins. Cette productivité accrue pourrait mener à un paysage de litiges plus rapide mais plus compliqué, nécessitant davantage d’arbitres humains pour résoudre les différends, ce qui pourrait paradoxalement augmenter la charge administrative au lieu de la réduire.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans le secteur de la santé représente une opportunité sans précédent pour améliorer les soins aux patients. Toutefois, il est essentiel de naviguer prudemment dans les défis et les risques associés à cette technologie afin d’en maximiser les bénéfices tout en minimisant les inconvénients.

L’Impact de l’IA sur le Secteur de la Santé : Défis et Opportunités

L’Évolution des Outils d’IA dans le Système de Santé

Les outils d’intelligence artificielle (IA) progressent rapidement pour diminuer le temps que les médecins consacrent à la paperasse, surtout en dehors des hôpitaux. Cependant, dans un cadre hospitalier, la complexité des soins et l’absence de « visites » clairement définies limitent encore l’efficacité de ces outils.

Les Défis de l’Intégration de l’IA

Au fil des années, il est devenu évident que le développement et l’application des algorithmes d’apprentissage automatique dans les hôpitaux sont des tâches ardues et spécifiques. L’idée d’une solution magique pour éliminer le travail fastidieux et intégrer ces technologies dans les flux de travail cliniques est séduisante, mais elle peut s’avérer naïve.

Les Limites des Modèles Génératifs

Les modèles « génératifs » peuvent être pertinents pour divers aspects des opérations de santé, mais ils ne constituent pas une solution miracle. Ils ne répondent pas encore à la nécessité de synthétiser des ensembles d’informations définis et de tirer des conclusions cohérentes. La prévisibilité des entrées et des sorties est essentielle pour l’évaluation et la certitude dans la prise de décision clinique.

Surmonter les Risques de l’IA Générative

Stratégies pour les Hôpitaux et Systèmes de Santé

Face aux défis posés par l’IA générative, il n’existe pas de solution immédiate aux conflits entre assureurs et prestataires. Il est inévitable de participer à cette course à l’armement technologique, car il est impossible de gérer manuellement le volume de demandes générées par l’IA.

Cependant, établir une base pour évaluer et intégrer ces modèles dans les flux de travail peut offrir un avantage pour l’avenir. Les étapes clés incluent la sécurisation des informations de santé protégées (PHI), la mise en place de contrôles sur les résultats, l’évaluation des modèles dans et hors de leur champ d’application, et éviter d’aliéner le personnel en faisant des promesses prématurées de remplacement de leurs rôles.

L’Importance de l’Expérimentation et de l’Évaluation

L’expérimentation est cruciale. La génération de contenu non clinique (emails, communications), l’évaluation de la synthèse des dossiers médicaux électroniques (DME), l’amélioration de la traduction linguistique et de la transcription sont des domaines où l’IA générative peut être ajustée en toute sécurité. Ces applications peuvent libérer un temps précieux pour que les professionnels de la santé se concentrent sur des tâches plus critiques.

Les hôpitaux doivent également imposer une évaluation rigoureuse et exiger la répétabilité. Pour les scénarios cliniques, il est essentiel d’attendre des preuves des capacités revendiquées. Une approche d’évaluation continue des capacités de l’IA au sein des solutions est également recommandée. Les affirmations concrètes doivent garantir que le même ensemble d’entrées produit les mêmes résultats, assurant ainsi la cohérence et la fiabilité dans la prise de décision clinique.

L’Essor des Technologies de Transcription

Pourquoi l’Investissement dans les Entreprises de Transcription Augmente-t-il ?

Plus d’un million de médecins exercent aux États-Unis, et leur temps est extrêmement précieux. La pression d’être à la fois des experts et des analystes de données de niveau débutant a entraîné un épuisement professionnel considérable.

La situation actuelle est favorable à l’innovation technologique. L’IA joue un rôle central dans ces technologies de transcription en améliorant considérablement la précision et l’efficacité des transcriptions. Grâce à l’IA, la transcription peut être effectuée en temps réel, avec une précision accrue et à un coût réduit.

L’Avenir des Solutions de Transcription

Cependant, les avancées récentes en matière d’IA redéfinissent rapidement les bases de la création de telles solutions. Il est évident que les solutions de transcription ne sont pas des modèles d’IA fondamentaux en soi, mais plutôt des solutions construites sur ces modèles.

Le coût de développement de solutions concurrentielles a probablement chuté de 95 %. Une meilleure intégration dans les flux de travail cliniques et des modèles de mise sur le marché innovants sont des facteurs de différenciation cruciaux. Toutefois, la qualité des différences entre les meilleures solutions en matière d’IA dans le domaine de la transcription pourrait devenir négligeable.

En conséquence, dans un avenir proche, seule l’inertie pourrait empêcher une baisse significative des prix, ce qui serait bénéfique pour les prestataires de soins de santé. Des coûts réduits rendraient ces solutions de transcription avancées accessibles à un plus grand nombre de pratiques, allégeant ainsi la charge administrative des médecins et leur permettant de se concentrer davantage sur les soins aux patients.

L’augmentation des investissements dans les entreprises de transcription témoigne du potentiel transformateur de l’IA dans le secteur de la santé, bien que des risques subsistent quant à la promesse excessive de commoditisation de cette catégorie pour répondre aux attentes des investisseurs.

Le Forum sur l’IA dans le secteur de la santé de HIMSS se déroulera les 5 et 6 septembre à Boston. Pour plus d’informations et pour vous inscrire, veuillez consulter le site officiel.