L’IA en santé : facteur stratégique, raccourci ou marketing ?

L’Intelligence Artificielle est-elle une mode, une bulle vouée à bientôt se dégonfler ou une technologie qui va changer à jamais les systèmes d’information de santé ? Cela dépend de comment et pourquoi il est utilisé.

L’intelligence artificielle (IA) est sans aucun doute l’un des sujets les plus débattus dans le domaine de la santé. Même lors de HIMSS 24 Europe, qui s’est tenu à Rome, il n’y a eu aucune conférence ou atelier sans l’IA. Même parmi les stands, aucune solution ne mentionnait l’IA comme un aspect clé. Comme toujours, les opinions des professionnels vont du scepticisme le plus profond à ceux qui déclarent au contraire une confiance totale dans les bénéfices que l’IA apportera aux soins de santé.

Quel est l’état de l’art de l’IA dans le domaine de la santé et surtout quelles sont les perspectives à court et moyen terme ? Je vais essayer de partager avec vous quelques réflexions issues de conversations que j’ai eues avec certains producteurs et utilisateurs des technologies qui révolutionnent le monde du travail.

Mais à quoi sert ou pourrait servir l’IA dans le domaine de la santé ? Beaucoup de choses, mais je souhaite me concentrer sur certains aspects :

• Soutenir la prévention, la pratique clinique et la prise en charge des patients »,renforcement« les professionnels de santé dans leurs activités, de manière à améliorer leur efficacité et/ou leur sécurité ;
• Soutenir la gestion des processus de soins de santé, en optimisant les ressources disponibles, en gagnant en efficacité, en réduisant les gaspillages et les temps d’arrêt ;
• Soutenir la gouvernance clinique, en traitant l’information disponible de manière à accroître la connaissance de tous les facteurs qui contribuent à déterminer la demande de santé et l’offre de services de santé, également en termes de “prédictif« ;
• Automatiser certains processus en réduisant ou en éliminant le besoin en personnel, par exemple pour accéder et utiliser les services de santé ;
• Aider les patients à comprendre les informations qui les concernent, stimuler leur implication active dans la prévention et la protection de leur santé.

En bref, l’IA peut être utilisée pour aider les professionnels de santé ou, dans certains cas, les accompagner ou les remplacer dans certains processus peu critiques. Personne à l’heure actuelle, pas même les plus convaincus du potentiel de l’IA, n’envisage de remplacer les médecins et les infirmiers dans leurs activités cliniques par l’intelligence artificielle.

On peut alors diviser les solutions de santé en deux macro-catégories : celles basées sur l’IA qui est le point d’appui avec lequel fonctionnent les fonctions proposées (facteur stratégique) ; ceux dans lesquels l’IA est un module complémentaire, un élément supplémentaire avec lequel remplir une fonction supplémentaire ou marginale. Il s’agit du plus grand, puisque presque tous les fabricants de solutions informatiques de santé ajoutent une certaine technologie d’IA pour enrichir leurs produits et ainsi les rendre plus modernes et plus attractifs (marketing). Un peu comme insérer quelques objets modernes dans une maison d’époque.

Il existe ensuite un troisième domaine, qui peut coexister avec les deux catégories, celui de l’utilisation de l’IA pour réaliser des fonctions qui, de manière traditionnelle, peuvent être complexes à créer ou à maintenir dans le temps (raccourci), comme les systèmes d’extraction et d’encodage d’informations à partir de des textes, rédiger des synthèses/rapports ou fournir des informations. Dans ce cas, l’IA est un moyen d’effectuer des tâches qui peuvent également être réalisées sans elle.

Mais à quel point l’IA est-elle vraiment intelligente ? Il n’en est, comme certains le disent, qu’un seul. »stupide, vite» en répondant à une question en assemblant différents concepts ? Dans quelle mesure est-il fiable et objectif ? Il est impossible de donner une réponse unique à ces questions. Essayons de comprendre le fonctionnement de certaines solutions basées sur l’IA en nous plongeant dans les technologies les plus utilisées aujourd’hui : Machine / Deap Learning, Natural Language Processing. Dans le prochain article, je vous parlerai du premier d’une manière, je l’espère, simple et compréhensible.

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