L'IA générative a la capacité de transformer le secteur de la santé et la qualité des soins, à condition de l’utiliser correctement. Pour mieux se repérer parmi les centaines de start-ups qui émergent sur le marché de l'IA dans le secteur de la santé, voici cinq facteurs que chaque décideur dans le domaine clinique ou médical devrait prendre en compte lors de l'évaluation d'une solution et d'un fournisseur d'IA générative.
Cela ne fait aucun doute, la plus grande actualité tech de l’année écoulée a été l’essor rapide de l’IA générative. Bien que la technologie qui alimente l’IA générative existe depuis de nombreuses années sous diverses formes, lorsque le ChatGPT d’OpenAI a été mis à la disposition du public, il a rapidement fait la une des journaux du monde entier. Et comme pour toute grande avancée technologique, un engouement médiatique et commercial a rapidement suivi, des centaines d’organisations affirmant que leur application d’IA générative allait changer le monde.
Nombre de ces entreprises se sont concentrées sur le secteur de la santé, dans le but d’aider ses différents acteurs à utiliser l’IA générative pour surmonter les principaux défis qui s’imposaient à eux. Cependant, les responsables santé avertis savent qu’il est essentiel d’évaluer les véritables capacités d’un fournisseur plutôt que de se laisser emporter par un discours prometteur et de mettre en péril la qualité des soins, le bien-être des cliniciens et la sécurité des patients.
Une rapide introduction aux différents concepts liés à l’IA
Prenons tout d’abord le temps de clarifier certains termes (parfois mal) utilisés dans le monde de l’IA:
- Intelligence artificielle : Terme générique décrivant la capacité d’une machine à effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement une intelligence humaine.
- Apprentissage automatique (ou « machine learning ») : Algorithmes formés pour détecter des modèles dans de grands volumes de données afin de suggérer des actions à mettre en œuvre et de prédire des résultats.
- Apprentissage profond (ou « deep learning ») : Machines qui imitent le mode opératoire du cerveau humain pour traiter plusieurs types de données et apprendre plus rapidement, nécessitant donc moins d’intervention directe des formateurs.
- IA conversationnelle : Systèmes capables de comprendre le sens, l’intention et le sentiment du langage naturel des utilisateurs, et de proposer des réponses conversationnelles pertinentes.
- IA ambiante : Machines qui surveillent leur environnement pour fournir une assistance intelligente aux utilisateurs en cas de besoin, sans qu’il soit nécessaire de le leur demander spécifiquement.
- IA générative : Modèles d’apprentissage profond pré-entraînés sur de grandes quantités de données, leur permettant de produire de nouveaux contenus en réponse à des demandes d’utilisateurs.
Au cours des deux dernières décennies, les progrès de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond ont eu un impact significatif sur le secteur de la santé.
L’IA a transformé l’imagerie médicale, venant compléter l’expertise des radiologues en repérant des indices diagnostiques que l’œil humain pourrait manquer. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont révolutionné la découverte de médicaments en identifiant rapidement des modèles dans de vastes ensembles de données que les chercheurs humains auraient mis des années à décrypter. Certains systèmes de santé ont commencé à utiliser des outils alimentés par l’IA pour prédire les pics probables de propagation de maladies saisonnières dans des régions déterminées, aidant ainsi les responsables à allouer les ressources limitées là où elles seront le plus nécessaires.
Les applications d’IA conversationnelle qui permettent aux professionnels de santé de dicter des notes directement dans les dossiers patients informatisés (DPI) ont considérablement réduit le volume horaire qu’ils dédient quotidiennement à la documentation médicale. Plus récemment, des solutions d’IA ambiante sont apparues, capables de saisir l’intégralité des informations concernant le patient pendant la consultation, sans qu’il soit nécessaire de dicter quoi que ce soit. Ces outils avancés d’IA ambiante peuvent contribuer à améliorer l’accès aux soins en permettant aux praticiens de voir plus de patients. Comme l’IA ambiante glane des informations de plus en plus précises et complètes sur les histoires des patients, elle pourrait même être utilisée pour identifier des déterminants sociaux de la santé, ce qui contribuerait à améliorer les soins et leurs résultats.
Aujourd’hui, l’IA générative vient s’ajouter aux capacités de l’IA conversationnelle et ambiante en permettant aux systèmes de rédiger automatiquement des notes cliniques à l’intention des médecins, immédiatement après chaque rendez-vous.
L’évolution rapide de l’IA sous toutes ses formes aura un impact profond sur tout le secteur, de la recherche sur les maladies rares à la détection précoce des maladies, en passant par l’aide à la décision clinique et la médecine personnalisée.
Cependant, cet avenir où les praticiens augmentés par l’IA fourniront des soins de haute qualité et obtiendront de meilleurs résultats n’est possible que si les professionnels disposent de la bonne combinaison de technologie, d’expertise, d’expérience et d’utilisation responsable.
Cinq critères à rechercher chez un partenaire technologique en matière d’IA dans le secteur de la santé
1 : Une IA adaptée aux flux de travail dans le secteur de la santé
Les modèles d’IA générative largement disponibles peuvent fournir une puissance brute pour analyser les données et générer des réponses. Mais à moins que les applications construites sur ces modèles ne soient adaptées à des flux de travail complexes et interconnectés dans le secteur de la santé, elles auront du mal à apporter une valeur significative à leurs utilisateurs. Recherchez plutôt des entreprises qui ont l’habitude de fournir des solutions technologiques fiables sur lesquelles s’appuient les professionnels de santé dans leurs flux de travail quotidiens.
2 : Une approche responsable de l’IA
Plus encore que dans les autres secteurs d’activité, l’IA dans la santé doit être conçue de manière responsable et éthique. La délivrance de soins de qualité repose sur l’utilisation de données très sensibles concernant les patients et sur la prise de décisions fondées sur des preuves cliniques. Les entreprises doivent donc disposer d’un cadre éthique solide en matière d’IA qui garantisse que leurs solutions sont conçues et utilisées de manière responsable. N’hésitez pas à demander aux entreprises potentielles de vous communiquer les détails de leur cadre éthique en matière d’IA afin de vous assurer qu’elles prennent leurs responsabilités au sérieux.
3 : Une expertise en matière de déploiement et d’optimisation
De nombreuses start-ups spécialisées dans l’IA générative ont de bonnes idées. Mais déployer des applications dans le monde réel, les mettre à l’échelle pour soutenir des organisations entières et les intégrer aux DPI, c’est tout autre chose. Il convient aussi de se demander si une start-up aura la capacité (ou la longévité) d’aider ses clients à optimiser en permanence leurs déploiements, leur apportant le maximum de valeur à long terme. Vérifiez que votre fournisseur potentiel peut vous donner des exemples de déploiements technologiques à grande échelle : n’oubliez pas que la réussite d’un petit déploiement ne sera pas nécessairement synonyme de réussite dans le cadre complexe d’un déploiement à grande échelle. Renseignez-vous également sur son modèle d’assistance à la clientèle : prévoie-t-il des responsables du succès client ou d’autres services d’assistance pour vous aider à accroître l’adoption de la solution et à maximiser la valeur de votre investissement ? Les meilleurs fournisseurs disposent d’une équipe dédiée à la satisfaction des clients qui a participé à des centaines de mises en œuvre réussies.
4 : Un niveau maximal de fiabilité et de sécurité
Pour offrir la sécurité, la stabilité et l’évolutivité dont les responsables de santé ont besoin, les fournisseurs d’IA doivent disposer d’une infrastructure mondiale et ultra-fiable, un niveau de cybersécurité à toute épreuve et une bonne gouvernance des données. Les meilleurs fournisseurs seront en mesure de montrer leurs références solides en matière de sécurité et de gouvernance, et de fournir des détails vérifiables sur leurs accords de niveau de service (SLA) en matière de disponibilité.
5 : Une expérience approfondie dans le domaine de la santé
Les meilleures entreprises d’IA dans la santé ont une longue expérience dans ce secteur, et ont noué des partenariats solides avec l’ensemble de l’écosystème de la santé, depuis les gestionnaires de dossiers médicaux électroniques et les instituts de recherche universitaires, jusqu’aux systèmes de santé de toutes tailles. Recherchez des fournisseurs qui peuvent démontrer qu’ils ont un fort ancrage dans ce secteur et qu’ils disposent d’un large éventail de capacités interopérables conçues pour répondre aux défis et aux priorités des organismes de santé.
L’avenir de la santé augmentée par l’IA
L’IA générative ouvre la voie à de nouveaux cas d’utilisation puissants qui transformeront les soins à bien des égards, qu’il s’agisse d’offrir des informations cliniques rapides comme l’éclair aux soignants ou de fournir aux patients des conseils personnalisés pour mieux gérer leur santé et leurs soins.
En travaillant avec des partenaires technologiques de confiance utilisant des solutions véritablement adaptées aux flux de travail dans la santé, les organisations peuvent exploiter le meilleur de ce que l’IA a à offrir pour accélérer les progrès dans le domaine de la santé.
